· 科研與醫(yī)學臨床:專注于精準診斷和深度機理研究,要求高精度、高通道數(shù)和專業(yè)的分析軟件。
· 商業(yè)與消費級:專注于用戶體驗優(yōu)化、精神狀態(tài)監(jiān)測和新型交互方式,要求低成本、易用性、便攜性和實時性 · 干電極技術(shù):克服傳統(tǒng)濕電極需要涂導電膏的麻煩,提升佩戴便捷性和舒適度,是消費級產(chǎn)品的關(guān)鍵。
· 無線與便攜化:從笨重的臺式機向無線、輕便、可穿戴設備發(fā)展,拓展了應用場景。
軟件與算法趨勢:
· 實時處理與邊緣計算:越來越多的計算在設備端或手機端完成,實現(xiàn)低延遲反饋。
· AI與機器學習:深度學習等算法被大量用于特征提取和模式識別,提升了狀態(tài)分類(如專注、放松、疲勞)的準確率。
· 標準化指標:業(yè)界正在努力建立更可靠、可解釋的神經(jīng)指標(如專注力指數(shù)、放松度指數(shù)),以增強其公信力。
· 信噪比(SNR):腦電信號極其微弱,容易受眼動、肌電、環(huán)境噪聲干擾,信號處理是關(guān)鍵難題。
· 個體差異與標準化:不同人的腦電信號差異大,通用模型的普適性是一大挑戰(zhàn)。
· 實時處理與邊緣計算:越來越多的計算在設備端或手機端完成,實現(xiàn)低延遲反饋。
· AI與機器學習:深度學習等算法被大量用于特征提取和模式識別,提升了狀態(tài)分類(如專注、放松、疲勞)的準確率。
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