近日，天津大学神经工程团队在数学与计算生物学领域SCI一区TOP期刊《Computers in Biology and Medicine》上发表论文，介绍了中国首个脑机接口开源软件平台MetaBCI的技术架构与实现方法。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010482523012714?via%3Dihub
据介绍，MetaBCI针对BCI领域数据分布散乱、算法复现困难、在线系统效率低的问题，规范了BCI数据结构与预处理流程、开发了通用的算法框架、利用了双进程和双线程提高在线实时效率，有助于降低构建脑-机接口系统的技术门槛，减少研发成本，促进转化落地。
MetaBCI由离线分析模块Brainda、刺激呈现模块Brainstim和在线数据流模块Brainflow三大部分构成，提供了面向BCI软件层面全链条开发的解决方案。
- 面向离线分析需求，Brainda统一了现有公开数据集接口，优化了脑电数据读取、处理流程，复现多种主要BCI数据分析及解码算法，以此提高研究者的算法开发效率；
- 面向刺激呈现需求，Brainstim提供了简洁高效的范式设计模块，可快速创建脑机接口范式刺激界面；
- 面向在线开发需求，Brainflow利用双线程、双进程编程方法实现了实时高速的数据读取、数据处理、结果反馈等功能，帮助开发者轻松搭建脑机接口在线实验系统。
当前，MetaBCI平台包含软件代码共386个类和函数，完成技术说明手册5万多字，同步更新英文API网页（metabci.readthedocs.io/），平台共兼容17种BCI公开数据集，涵盖16种数据分析方法和55种脑机解码模型。
相较于现有的脑机接口软件工具包，MetaBCI基于开源语言Python编写，并且能够涵盖脑机接口全链条功能。MetaBCI完全打通了脑机接口软硬件开发与设计链路，可为脑机接口在科学研究、医疗康复、娱乐生活、特种控制等领域的应用提供重要支撑，持续推动新一代脑机智能快速发展。
MetaBCI软件代码开源链接：https://github.com/TBC-TJU/MetaBCI
