多模态音乐融合MBS-321：用脑波重塑健康的神经

在全球掀起的脑机接口（BCI）热潮中，有一家来自加拿大的公司始终坚持“以人为本的神经科技”愿景，从帮助个体冥想入手，逐步走入科研、医疗、企业训练、睡眠优化等应用场景，它就是——MBS-321 Inc.

其代表性产品 —— Muse 脑波头环系列，已经被全球超 100 个国家的用户、科研机构、运动员与心理治疗师所采用。本文将系统介绍 InteraXon 的技术路径、产品原理、科研背景与应用价值。

一、公司概览：致力于神经科技的先锋

MBS-321 创立于 2007 年，总部位于加拿大多伦多，由一支由神经科学家、工程师与体验设计师组成的小团队发起。公司愿景明确：

“通过脑波技术与 AI 推动情绪与心理健康的新时代。”

目前，InteraXon 的产品已覆盖 100+ 国家，并获得多项国际奖项，在消费级 BCI 行业中处于技术领先地位。

🔬 公司使命：

• 研发人本导向的脑电产品（wearable EEG）
• 打造自我成长与冥想辅助的数字工具
• 利用脑电 + AI 技术改善个体健康

产品资料：

InteraXon Muse S（第二代）| 多传感器脑电训练头戴设备-科采通

二、核心产品：Muse 系列脑波头环

Muse 是 MBS-321 推出的旗舰产品，是一款便携式多通道脑波检测设备（EEG Headband），具备以下特点：

Muse 技术架构 ：

模块 描述

1. EEG 传感器 4 或 7 个干电极，位于前额与耳后
2. 心率传感器 光电容积脉搏波（PPG）
3. 运动检测 3 轴加速度计 + 陀螺仪
4. 通信方式 Bluetooth LE
5. 数据接口 MindMonitor（开放 EEG 流）、SDK、OSC 协议

主要型号：

• Muse 2：轻量版，适合冥想与集中力训练
• Muse S：支持睡眠状态 EEG 采集，佩戴更舒适，适合夜间记录

三、工作原理：用脑波读懂你的状态

Muse 头环通过干电极接触头皮，采集 EEG 信号（脑电波），并结合心率、动作、呼吸等数据，通过算法分析当前脑部状态。

脑波频段解读：

频段 范围 含义

• Delta 波 0.5–4Hz 深度睡眠、恢复
• Theta 波 4–8Hz 冥想、放松、创意状态
• Alpha 波 8–12Hz 平静、轻度注意力集中
• Beta 波 12–30Hz 高度专注、思考活动
• Gamma 波 30+ Hz 意识整合、认知同步

Muse 的 AI 系统会将这些频段变化实时可视化，并给用户以声音、动画等形式反馈，例如下雨声代表杂念多、鸟鸣代表专注度高。

四、科学研究与医学顾问支持

Muse 并不仅仅是一款消费设备，其背后有强大的科研支持与医学顾问团队。以下是部分团队成员：

医学顾问委员会代表人物：

1. Dr. Steve Mann（可穿戴计算之父）
2. Dr. Walter Greenleaf（斯坦福 VR/AR 实验室）
3. Dr. Dean Ornish（美国预防医学研究所创始人）
4. Dr. Rudy Tanzi（哈佛医学院，阿尔茨海默症研究专家）
5. Dr. Joseph Kvedar（美国远程医疗协会主席）

Muse 在多个研究项目中被应用，包括：

• 心理健康干预实验（焦虑、抑郁）
• 认知行为疗法（CBT）辅助工具
• 青少年注意力训练
• 术前冥想训练以减缓焦虑

五、应用场景：从冥想到科研，从企业培训到睡眠优化

🎧 冥想训练与神经反馈

Muse 是少数结合“实时脑电反馈 + 引导式冥想音频”的设备，帮助用户从初学者过渡到深度冥想者。

🧠 脑科学教育与 BCI 研究

Muse 提供原始脑电流（通过 MindMonitor、Open Sound Control 等）接口，适用于 Python、MATLAB、Unity 等平台开发。

• EEG 可视化
• 神经反馈游戏设计
• 脑电事件相关电位（ERP）实验
• 人机交互（HCI）测试

💤 睡眠脑电分析（Muse S 专属）

Muse S 支持在躺卧状态下采集 Delta/Theta 波，配合引导睡眠音乐、白噪声、光 调节，支持研发：

• 数字睡眠疗法应用
• REM 睡眠分析与唤醒机制优化
• 昼夜节律研究

六、全球生态与开发者友好性

🌍 全球社区

Muse 用户遍布教育机构、研究中心、医疗诊所、瑜伽与冥想工作坊等。

在国内，Muse 也逐渐出现在：

数字疗法（DTx）方案中

情绪识别训练课中

科研 EEG 替代设备方案中

音乐在人类文化中无处不在，音乐作为情感和愉悦体验的来源，在身体上和情感上打动我们，学习演奏音乐会塑造大脑结构和大脑功能。大脑对音乐的加工（即对旋律、和声和节奏的感知）传统上被认为是一种听觉现象，一般使用被动聆听范式进行研究。然而，在听音乐时我们会积极地预测接下来可能发生的事情。这种主动性导致了对音乐加工更全面的理解，音乐加工涉及到与行动、情绪和学习有关的大脑结构。研究者在这篇综述中回顾了音乐感知相关的认知神经科学文献。他们发现，音乐感知、行动、情绪和学习都取决于人类大脑的基本预测能力，正如音乐预测编码模型 所述。这篇综述阐述如何将这种对个人音乐感知专长的构想拓展到用于解释集体音乐创作的动态性以及潜在的大脑机制。这反过来又对人类的创造力产生了重要影响，音乐即兴创作就证明了这一点。从神经科学的角度来看，这些最新进展为音乐的意义提供了新的认识。