基于EEG-fNIRS-tDCS多模态融合与智能体驱动的脑机闭环系统及方法

本发明脑机接口、多模态神经信号处理、闭环神经调控及人工智能 ，具体涉及一种基于eeg-fnirs-tdcs多模态融合与智能体驱动的脑机闭环方法及系统

背景技术：

1、脑机接口（brain-computer interface，bci）作为连接大脑与外部设备的核心技术，通过解码神经电生理信号实现人机交互。在非侵入式监测领域，脑电图（eeg）具备毫秒级的时间分辨率，能精准捕捉神经活动的瞬时变化，但易受环境噪声和生理伪迹干扰且空间分辨率低；功能性近红外光谱（fnirs）具有较高的空间分辨率，但因血流动力学延迟导致时间分辨率较差。上述单一生理模态难以全面表达脑部功能，因此采用eeg与fnirs融合的多模态采集技术，成为克服单一技术短板、提升系统全面性的重要发展趋势。

2、尽管现有研究（如设计eeg-fnirs混合装置，或结合肌电、fmri的混合系统）为多模态bci提供了有效路径，但在实际应用与临床转化中，现有技术仍存在以下三大技术缺陷：

3、缺陷一：多模态异构信号的底层硬件级同步精度不足，导致融合数据存在时序偏差

4、现有多模态采集设备多采用组合式物理连接与外部数据网关。由于电生理信号（eeg）与血氧信号（fnirs）在时间尺度上存在天然时差，现有设备高度依赖上位机进行软件级同步。该软同步机制极易因网络阻塞、独立时钟机制或硬件触发不匹配导致数据丢包与时序漂移，在联合分析时易产生系统性偏置与跨模态特征对齐误差。此外，传统头戴设备中eeg电极与fnirs光极容易产生物理空间干扰与信号串扰，且极易受运动伪影影响，难以获取高质量、时间硬对齐的多模态原始数据。

5、缺陷二：系统缺乏自适应的闭环干预机制，无法实现神经状态的实时反馈与调控

6、现有绝大多数脑机接口设备仅作为脑信号监测仪，处于单一的开环监测状态。即使在数据采集中发现了脑活动的异常特征（如运动意图衰减、注意力严重涣散等），系统也无法基于当前采集的脑电反馈，实时、原位地给予神经调控干预。这种“信号采集”与“治疗调控”相分离的异步模式，导致系统无法对特定大脑状态做出即时响应，严重错失脑卒中康复、抑郁症物理治疗等临床应用的最佳干预时机，限制了脑机系统的实际疗效。

7、缺陷三：数据分析缺乏智能化编排机制，处理过程存在“黑箱效应”且无法溯源在数据处理环节，不同厂商的采集设备与主流分析软件在数据格式上缺乏统一标准。更为关键的是，多模态神经数据的预处理（如ica去伪影）、多域特征提取与深度学习建模高度依赖专业人员手动配置参数。尽管领域内有尝试引入常规的通用自动化脚本进行辅助，但这些通用工具缺乏深度嵌入的神经科学领域逻辑，无法准确解析异构数据的处理依赖关系。更为重要的是，传统辅助工具普遍存在“黑箱效应”，其在处理多模态数据时，无法动态记录算法节点的调度逻辑与底层配置参数。这种只输出最终解码结果，却无法自动生成分析路径与计算流图的机制，导致数据处理过程面临严重的数据断层，使得最终的医疗诊断依据与学术研究结果缺乏可验证性与完全溯源能力。

8、综上所述，硬件底层同步精度的局限、实时闭环反馈干预手段的缺失，以及软件数据分析的高门槛与低可解释性，共同制约了eeg-fnirs多模态脑机接口系统的发展。本领域亟需一种能够彻底打通多模态感知、智能化溯源分析与自适应闭环调控全链路的系统化解决方案。

技术实现思路

1、针对上述现有技术的不足，提供一种基于eeg-fnirs-tdcs多模态融合与神经科学智能体驱动的脑机闭环系统及方法，以解决多模态脑机接口系统中存在的硬件底层同步精度差、缺乏实时原位神经调控手段以及数据分析流程复杂且不可追溯的技术问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

3、本发明的技术方案是构建一种“精准感知-智能化溯源分析-自适应靶向调控”全链路端到端的闭环干预控制机制。依托高保真异构信号硬同步以及极低延迟的跨模态边缘推断机制，使整体控制环路延迟被严格控制在预设的工程阈值内；在系统识别到受试者处于预设的脑状态特征或接收到外部干预指令时，系统能够自主触发头戴端集成的经颅直流电刺激模块实施靶向神经调控。

4、一方面，本发明公开了一种基于eeg-fnirs-tdcs多模态融合与智能体驱动的脑机闭环系统，所述系统包括：

5、一体化多模态采集与调控硬件装置，集成有脑电eeg传感器阵列、功能性近红外光谱fnirs光电器件与经颅直流电刺激tdcs电极阵列，其中所述eeg传感器阵列与所述tdcs电极阵列采用时分复用与空间共点的同一物理电极；

6、底层同步与时序调度固件模块，配置于所述硬件装置的主控微控制器mcu中，有非对称双核异步调度架构与严格相位锁定的时分复用（tdm）照明策略，用于实现eeg与fnirs信号的硬件底层同步采集；

7、跨模态大模型算法解码模块，所述解码模块为neurodistill-v架构，用于对采集到的多模态信号进行时空特征融合与脑状态解码；

8、基于人工智能体agent驱动的流水线编排平台，用于接收自然语言指令，自动构建遵循数据依赖关系的计算流图，并执行数据处理与分析，输出包含元数据快照与思维链cot日志的分析路径。

9、端到端自适应闭环控制模块，连接所述解码模块与所述tdcs电极阵列，用于当解码出的脑状态匹配预设触发条件时，控制所述硬件装置执行靶向电刺激，并在刺激结束后恢复信号采集。

10、其中，所述闭环控制模块控制所述硬件装置执行靶向电刺激时，所述主控mcu自动挂起模数转换芯片的采集使能，以阻断eeg采集电路，并在刺激结束后恢复所述采集使能。

11、进一步地，所述一体化多模态采集与调控硬件装置中：所述头戴式电极定位装置遵循国际10-20系统标准；所述fnirs光电器件的光源与探测器中心间距为30mm，且独立分布于所述eeg与tdcs复用物理电极的周围；所述eeg采集电路通过四级联模数转换芯片以1khz采样率并行采集多导联电生理信号；所述fnirs采集电路通过两级联模数转换芯片以1khz采样率处理由双波长led光源和近红外探测器构成的多组光学通道数据；所述tdcs调控模块支持0-2ma直流输出，电流精度为±0.01ma。

12、进一步地，所述底层同步与时序调度固件模块采用非对称双核异步调度架构：所述主控mcu的第一处理器核心配置为硬实时中断响应核，基于数据就绪引脚触发硬件中断，通过硬件spi接口读取样本数据并写入环形缓冲区；所述主控mcu的第二处理器核心作为网络协议栈推流核，异步读取所述环形缓冲区内的数据并按包含绝对时间戳的自定义二进制协议通过无线通道实时传输至上位机；并且，所述固件模块对fnirs的多光源驱动，主控mcu通过微秒级循环扫描时序实施照明调度，并将光源激活时序的系统时钟与eeg连续采样的转换时钟在物理层面锁定，将多模态信号的同步误差控制在1毫秒以内。

13、进一步地，所述大模型底层构建有时空异构与跨模态双向联合解码网络，包括：时空异构特征提取子模块，用于将eeg与fnirs信号分别转换为三维张量，并通过时间分支的多尺度一维卷积核与空间分支的二维网格卷积核分别提取时序特征与空间拓扑特征；跨模态双向动态交互子模块，引入基于时序与空间双向加权的交叉注意力机制，利用fnirs的空间特征生成空间注意力权重矩阵加权至eeg特征，并以eeg时序特征作为查询向量对多时间窗的fnirs特征执行多头注意力汇聚；模态内特征自适应校准子模块，对交互后的eeg融合特征施加通道注意力eca，对fnirs融合特征施加空间注意力sam，并将校准后的融合特征输入大模型执行少样本微调。

14、进一步地，所述基于人工智能体agent驱动的流水线编排平台具体包括：预置神经科学处理流程的提示词库，将领域专家的处理规范转化为约束大模型生成空间的刚性条件；意图识别与节点检索单元，当接收到自然语言指令时，基于预置提示词提取意图向量并检索预封装的算子节点库，按照数据输入输出依赖关系构建遵循有向无环图dag拓扑规则的计算流图；在所述计算流图执行过程中，自动提取每个算子的底层配置参数生成json格式的元数据快照，并将选择算法节点的多步逻辑推理过程输出为结构化的思维链cot日志；通过所述dag流图、元数据快照与思维链日志的深度映射关联，实现数据分析过程的全生命周期可验证性。

15、进一步地，在所述计算流图执行过程中，在节点流转中自动验证输出维度以防止维度崩溃。

16、进一步地，所述端到端自适应闭环控制模块执行的控制环路包括以下步骤：平台实时拉取带有硬同步标记的多模态数据流；所述跨模态大模型执行在线推断，评估脑状态特征；当推断特征匹配预设触发条件时，向上位机或硬件主控下发调控中断指令；主控mcu在使能tdcs模块输出靶向电刺激电流的瞬间，自动挂起模数转换芯片的采集使能以阻断前端模拟电路；在实时靶向电刺激调控结束后，主控mcu控制泄放残余电荷并快速重新激活eeg与fnirs的数据同步采集；

17、进一步地，述硬件装置的eeg采集电路与fnirs采集电路的输入前端均配备有rc低通滤波电路，其中eeg通道的rc截止频率为72hz，fnirs通道的rc截止频率为40hz。

18、进一步地，所述tdcs电极阵列与所述eeg传感器阵列采用空间共点配准设计，使得电生理监测靶点与靶向电刺激干预靶点在头皮三维坐标系下实现物理重合。

19、另一方面本发明公开了一种基于上述所述系统的脑机闭环调控方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：通过一体化头戴装置，利用非对称双核架构及相位锁定的时分复用策略，同步采集eeg电生理信号与fnirs血氧动力学信号，并集成tdcs电极执行空间共点配准；s2：利用基于人工智能体agent驱动的流水线编排平台，根据自然语言指令自动构建计算流图，并对采集到的多模态信号执行预处理与特征提取；s3：将提取的特征输入跨模态大模型进行脑状态解码；s4：当解码出的脑状态匹配预设触发条件时，通过所述一体化头戴装置中与eeg传感器空间共点且分时复用的同一物理电极，执行靶向经颅直流电刺激，并在刺激期间挂起模数转换器的采集使能；s5：刺激结束后，恢复模数转换器的采集使能并泄放残余电荷，返回步骤s1继续采集，形成自适应闭环调控。

20、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

21、1、实现了多模态异构信号的高保真物理级同步，显著提升了底层数据质量。本发明通过在主控微控制器中配置非对称双核异步调度架构与严格相位锁定的时分复用（tdm）控制策略，使数据采集任务与网络传输任务解耦，在硬件底层实现了脑电采样时钟与光学驱动时钟的锁相。该结构彻底避免了时序漂移与数据丢包问题，将多模态信号的同步误差严格控制在1毫秒以内，刺激触发延迟控制在2毫秒以内。同时，通过采集电极与刺激电极的空间共点配准及光学通道阵列的穿插布局，避免了物理干涉，为后续融合分析提供了高保真的原始数据基础。

22、2、本发明引入了neurodistill-v跨模态基座大模型，并结合了时空异构与跨模态双向联合解码网络。通过对脑电（eeg）的动态特征与血氧（fnirs）的空间分布特征进行非对称卷积提取及双向动态交叉交互，有效融合了两种模态的互补神经活动特征，显著提升了多模态脑状态解码的准确率与跨个体泛化能力。本发明所提供的系统架构与算法机制不仅极大提高了脑状态识别的鲁棒性与准确性，且在跨个体应用中表现出了卓越的泛化能力，显著优于现有的单模态监测设备。

23、3、本发明通过在上位机增设基于大语言模型驱动的智能体（agent）工作流编排模块，使非专业背景用户仅需通过口语化自然语言指令，即可自主完成复杂算法管线的组装构建，大幅降低算法管线搭建的技术门槛与操作复杂度，有效提升分析任务的执行效率。此外，系统在执行基于有向无环图（dag）的计算流图时，同步生成底层配置参数的元数据快照与大模型逻辑推理的思维链（cot）日志。该机制将隐式的黑箱计算转化为结构化、人类可读的分析路径地图，充分保障了医疗诊断与科研探索数据结果的可验证性与完全溯源能力，极大地降低了数据分析门槛并实现了全路径的完全溯源。

24、4、构建了极低延迟的端到端自适应闭环调控机制，克服了传统设备的开环局限。本发明通过在硬件端无缝集成tdcs模块，并结合跨模态大模型在边缘端的高效推断能力，将从在线同步采集、特征解码到触发动作的整体环路延迟严格控制在50毫秒以内。当系统识别到特定状态并触发靶向电刺激时，主控电路能瞬间挂起采集前端并在刺激后实施极板电荷泄放，极速恢复数据监测。该机制实现了毫秒级的读写无缝切换，为认知神经科学研究与临床物理干预提供了实时的状态反馈与靶向调控手段。