🧠南加州腦機介面科研發展🧠
南加州地區是腦機介面 (Brain-Computer Interface, BCI) 和神經科學研究發展的重鎮之一，擁有許多頂尖的大學和研究機構，具有頂尖大學、醫學中心、新創產業、國防科研基地的高度聚落優勢，包含最活躍的UCSD(有INC、CNET兩大中心)、USC、Caltech，另有美國海軍太平洋中心(Space and Naval Warfare Systems Command, SPAWAR)及NASA JPL，會同當地科技公司投入Neurotech 與 BCI 產業帶，整體研究方向涵蓋侵入式與非侵入式 BCI（ECoG、Utah array、EEG、sEEG）、神經調控（neuromodulation）、腦訊號解碼與 AI、神經假肢、智慧義肢、手術機器人控制、腦疾病診斷與康復技術及神經材料與微系統工程等，讓南加州在BCI創新技術和應用方面取得顯著的進展。
💡主要研究機構與技術亮點💡
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機構 |
研究/技術重點 |
特色與亮點 |
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學術單位 |
UC San Diego (INC, CANE, CNET) |
EEG/ECoG/sEEG 訊號解碼、神經工程、AI neural decoding、腦訊號去噪、植入式微電極、穿戴式 BCI |
台裔鍾子平教授(Tzyy-Ping Jung)為國際知名 EEG/BCI 學者；高通道腦訊號、臨床資料連接強；與 DARPA/NIH 長期合作 |
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USC (Viterbi/ Keck) |
神經義肢、視覺皮質植入、深層腦刺激、腦運算、記憶增強 |
著名 Argus 視網膜義眼研發；跨領域工程與醫學整合；臨床實驗與轉譯研究能力強 |
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Caltech |
神經運算、神經工程、微型植入系統、神經動力模型 |
Caltech的神經科學研究涵蓋全面，從分子、突觸、細胞到神經網路皆有涵蓋。在BCI的系統研發上，著重在幫助神經疾患者恢復感和動作功能。 |
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產業 |
Neuralink |
高通道侵入式 BCI、植入電極、義肢控制 |
商業化與臨床實驗並行，目標長期植入 BCI |
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Kernel |
非侵入式腦光學量測、EEG/fNIRS |
可穿戴、低成本 BCI 設備，主攻非侵入式腦訊號 |
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Blackrock Neurotech |
Utah array 植入式電極 |
長期臨床植入，商用植入式 BCI 電極供應商 |
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Synchron |
血管式植入 BCI |
微創血管植入，臨床轉譯性高 |
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Intuitive Surgical / Onyx Healthcare |
手術機器人、腦外科導航 |
BCI 與手術機器人整合，精準操作與植入輔助 |
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國防單位 |
DARPA |
高通道 BCI、義肢控制、記憶增強、非侵入式 BCI |
高風險高回報科技投資，推動最尖端神經科技 |
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SPAWAR / NAVWAR |
腦訊號控制無人機、認知負荷分析、神經監測 |
與 UCSD 合作進行神經工程、人因認知研究 |
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U.S. Navy |
認知增強、操作員神經監測、深海/高壓環境研究 |
支持臨床與操作環境下神經科技應用 |
UCSD神經科學研究單位
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機構 |
全名 |
所屬範疇 |
核心功能與研究重點 |
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INC |
Institute for Neural Computation |
UCSD 跨學科研究所 |
神經科學基礎研究與理論模型建構，涵蓋神經網路、計算神經科學、腦訊號分析、神經工程平台 |
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SCCN |
Swartz Center for Computational Neuroscience |
UCSD 研究中心（與 Jacobs School / INC 關聯緊密） |
臨床腦訊號分析、開發 EEG/ECoG 軟硬體工具、資料共享與開源平台（如 EEGLAB）、臨床 BCI 實驗支援 |
- 組織層級
- INC 是 UCSD 的跨學科神經科學研究所，偏向理論與基礎研究。
- SCCN 是以計算神經科學應用與資料平台為導向的中心。
- SCCN 與 INC 共享研究人員與學生，實驗室與研究計畫高度互通。
- 功能互補
- INC：提供理論模型、算法開發、腦訊號分析方法。
- SCCN：提供臨床資料、開源軟體工具、BCI 實驗平台。
- 優勢：INC 的演算法可直接在 SCCN 的臨床資料與實驗平台上驗證。
- 資料與技術流動
- SCCN 提供 EEG/ECoG 臨床資料與高通道腦訊號資料集。
- INC 利用這些資料進行演算法開發、神經訊號建模與解碼。
- 雙方合作促成臨床轉譯、基礎科學研究雙向推動。
💻以UCSD鍾子平教授實驗室為例💻
鍾子平教授（Tzyy-Ping Jung）專精於計算神經科學、生物工程、訊號處理、機器學習與神經影像分析的國際學者。現任美國加州大學聖地牙哥分校（UC San Diego）先進神經工程研究中心（Center for Advanced Neurological Engineering）共同主任，以及 Swartz Center for Computational Neuroscience（SCCN）副主任，此外，鍾教授的實驗室同時也是 INC 內核心 EEG/BCI 與神經訊號研究單位，利用 INC 的跨學科資源與臨床連結，進行前沿神經工程與國際合作。
鍾教授亦於台灣多所大學擔任兼任教授，同時積極推動台美研究合作。其研究結合 EEG、MEG、fMRI 等腦影像技術，聚焦於開發訊號處理、特徵擷取與機器學習方法，用於腦訊號解析、認知狀態監測與腦機介面應用。近年來該團隊又致力於發展新一代的腦機介面，以藍芽無線收集及傳輸腦波，並以手機為分析平台，該可攜式腦機介面系統於遠距照護醫療體系有劃時代之貢獻。其論文發表超過 400 篇，涵蓋臨床與工程跨領域研究，且常見於頂尖國際期刊，廣受學界矚目，研究成果卓著。
Jung’s Lab介紹
- 研究目標與主題方向
1. 腦訊號處理與運算方法：開發盲源分離（Blind Source Separation）與獨立成分分析（ICA）技術，分析 EEG/MEG 訊號。
2. 多模態心理生理訊號融合：結合 EEG 與行為、生理量測以推估認知狀態。
3. 行動化與非侵入式 BCI：研發乾式電極、可穿戴與無線 EEG 系統。
4. 認知狀態監測：即時偵測警覺度、注意力、疲勞與昏昏欲睡狀態。
5. 校正與遷移學習：研究轉移學習與潛在空間對齊技術，降低校正成本。
- 整合多模式技術：該實驗室結合了高沉浸式虛擬實境（Immersive VR）系統、高密度的256通道腦電圖（EEG）記錄系統，以及能夠精確追蹤受試者即時動作的主動式光學追蹤系統。這種獨特的組合能讓研究人員在高度擬真的虛擬環境中，同步監測受試者的腦部活動、頭部、身體及眼球運動。
- 腦機介面（BCI）研究：鍾教授的團隊利用虛擬實境環境開發和測試腦機介面。例如，他們運用腦電信號來控制虛擬物體，並在模擬訓練中評估其表現。
- 認知神經科學：實驗室在更自然、更具生態效度（Ecological validity）的情境（如VR）下，研究人類的感知、注意力和學習等認知過程，並分析相關的大腦活動。
- 信號處理：該實驗室在開發先進信號處理技術方面居於領先地位，例如獨立成分分析（ICA），用於從複雜的腦電圖數據中提取有意義的信號。
- 真實世界神經影像：實驗室也致力於開發新型神經科技，例如無線和乾式電極腦電圖，以便在實驗室外的日常環境中監測大腦活動。
- 跨學科與臨床應用：實驗室的研究整合了認知科學、計算機科學、生物工程和電子工程等領域。其研究成果也應用於開發神經系統疾病的診斷和治療工具。
- 研究主軸與成果：
鍾教授研究範圍相當廣泛，其主要方向聚焦於現實世界神經影像研究（Real-World Neuroimaging）、腦機介面（Brain Computer Interface, BCI）與行動腦身影像（Mobile Brain Body Imaging, MoBI）研究內容與現實世界實驗設計，並提出「真實世界神經影像（Real-World Neuroimaging）」概念，如「真實世界神經影像研究」，透過追蹤受試者長達五個月，利用手環監測他們的睡眠品質、皮膚導電反應（GSR）、以及每天早上自我回報的壓力、睡意與疲勞程度。之後，他們會到實驗室進行四小時的EEG測試（在自然睡眠品質與時間變化下）。再進行反應時間測驗、模擬駕駛等任務，觀察這些狀態如何影響神經工程模型。
為能追蹤一個人的身體、心理與情緒狀態，同時讓他能自然地在環境中活動。為此，鍾教授實驗室發展出一種多模態影像方法（multi-modal imaging approach），結合高密度EEG、眼動追蹤、動作捕捉與生理數據（如心率、心電圖ECG、皮膚電反應GSR等）進行同步記錄。」且能同時播放視聽刺激（audio-visual stimulation），並同步量測神經與生理反應。這樣的研究方法被稱為Mobile Brain Body Imaging（MoBI），由Scott Makeig博士團隊於2009年在Swartz Center for Computational Neuroscience（SCCN）提出與命名。
- 跨領域合作與國際合作經驗
鍾教授的研究團隊成員來自神經科學、工程學、心理學、計算科學與臨床醫學。從不同角度理解大腦與行為的互動，同時也與世界各地的學術與產業夥伴合作，包括歐洲、日本、台灣與韓國的研究單位。而正是因為跨領域、跨國的延伸與整合，讓鍾教授在推動神經工程（Neuroengineering）發展時，逐步成為UCSD的研究核心力量。
(來源UCSD鍾子平博士實驗室http://https://sccn.ucsd.edu/~jung/projects.php)
*以上資料由科技組自行蒐集整理*
