腦機接口（BCI）技術是一種直接將大腦與外部設備連接的技術，可以實現大腦與機器的直接通信。這種技術對于重塑人類與機器的交互方式有著巨大的潛力，特別是在醫療健康、康復醫學、虛擬現實、游戲娛樂等領域有著廣泛的應用前景。
近年來，隨著神經科學研究的深入和大數據、AI技術的快速發展，BCI技術也在不斷進步。其中，基于EEG-fNIRS多模態數據融合的BCI技術近期得到了廣泛關注。EEG（電腦腦電圖）和fNIRS（功能性近紅外光譜）是兩種常用的非侵入性腦成像技術，由于時間分辨率不足和缺乏特征提取技術，現有的基于fNIRS的BCI系統性能不佳。開發基于EEG-fNIRS多模態數據融合的BCI技術仍面臨一些挑戰，如數據預處理、特征提取和融合、模型訓練和優化等，這需要結合神經科學知識和機器學習、深度學習等AI技術來解決。因此，這是一個高度交叉的研究領域，涉及到神經科學、計算機科學、電子工程、生物醫學工程等多個學科。據悉，微美全息（NASDAQ:WIMI）一直致力于人工智能技術的研究和應用，提出一種基于EEG-fNIRS多模態數據融合的腦機接口（BCI）技術，以提高EEG-fNIRS多模態數據融合的的性能和準確性。
多模態數據融合是近年來人工智能領域的一個熱點，其主要目標是將來自不同源的數據或信息有效地結合起來，以提供比單一數據源更好的決策依據。EEG（電腦腦電圖）和fNIRS（功能性近紅外光譜）是兩種常用的腦神經信號檢測技術，各自有著獨特的優勢和局限。
EEG可以提供高時間分辨率的腦神經活動信息，但其空間分辨率較低；而fNIRS雖然時間分辨率較低，但可以提供高空間分辨率的腦血流動力學信息。WIMI微美全息的開發團隊發現，將這兩種技術相結合，可以彌補各自的不足，提供更全面、準確的腦神經信息。
WIMI微美全息利用二元增強算法，實現了EEG和fNIRS數據的有效融合。這是一種自注意力機制的深度學習模型，能夠自動學習數據的內在關聯性，提高了數據融合的質量和效率。此外，WIMI微美全息還設計了一套獨特的算法框架，可以處理大規模的多模態數據，滿足不同場景下的應用需求。
WIMI微美全息實現基于EEG-fNIRS多模態數據融合的腦機接口（BCI）技術的流程可以分為以下幾個步驟：
數據收集：首先，需要使用EEG設備和fNIRS設備同時對同一目標進行數據收集。EEG設備會記錄腦電活動，而fNIRS設備則會監測腦部血流變化。
數據預處理：收集到的數據需要進行預處理，對EEG和fNIRS數據進行預處理，包括濾波、去噪、去偽跡等，以提高數據質量。這通常包括濾波、歸一化等步驟。此外，由于EEG和fNIRS設備的時間分辨率不同，還需要進行時間對齊操作。
特征提取：通過融合后的數據，可以提取出更豐富、更準確的腦神經活動特征。從預處理后的數據中提取有用的特征。對于EEG數據，可以提取時域、頻域、時頻域等特征，如平均功率譜密度、時域特征（如均值、方差）、小波變換系數等。對于fNIRS數據和光通量變化等特征。
數據融合：在EEG-fNIRS多模態數據融合技術中，將特征進行融合，得到綜合的多模態特征表示。多模態特征融合主要是將從EEG和fNIRS數據中提取的特征進行融合，以得到更全面、更準確的大腦活動信息。通過二元增強算法，基于自注意力機制的深度學習模型，它可以自動學習數據的內在關聯性，從而實現對高維度和復雜結構數據的有效處理。
模型訓練：模型訓練過程，使用交叉驗證等方法進行模型參數選擇和性能評估。
應用實現：基于提取出的特征，實現各種應用。如，使用這些特征訓練機器學習模型，以實現對腦神經活動的預測和控制等。
顯然，微美全息開發的基于EEG-fNIRS多模態數據融合的腦機接口（BCI）技術，將為腦科學、神經工程、臨床醫療等領域的研究和應用提供強有力的技術支持。它可以幫助科研人員更深入地理解腦神經活動的規律，為臨床醫生提供更準確的診療依據，也可以應用于腦機接口、虛擬現實等高科技領域，推動其技術進步。
