基于编码调制的多目标视觉诱发电位脑机接口系统设计与研究

发布时间：2020-07-21 22:30

【摘要】：脑机接口(brain-computer interface,BCI)是不依赖于常规的外周神经和肌肉组织的参与,在人脑与计算机或其他电子设备之间直接建立连接的一种新的通信系统。近年来,基于视觉诱发电位(visual evoked potentials,VEP)的BCI研究变得越来越流行。在基于VEP的各种BCI模式中,基于编码调制的VEP BCI(c-VEP BCI)具有可选择的目标数量多、信息传输率高等优点。本文对基于编码调制的视觉BCI进行了研究,提出了一个新的基于不同编码分组调制的c-VEP BCI范式,可以大规模地增加刺激目标的数量。本文设计了一个基于c-VEP的多目标脑机接口系统,将刺激目标数量增加到了64个,并在之前研究的基础上,对视觉刺激器的设计做出了改善。将目标分为四组,采用不同编码分组调制的方法对刺激目标进行调制,利用模板匹配法进行目标识别。共邀请了八位受试者参加了BCI实验,并对实验数据进行了详细地分析,验证了该系统的可行性和有效性。首先分析了四个参考模板信号的相关性,结果表明,本系统使用的四个调制编码产生的刺激响应(即c-VEP)信号,具有良好的自相关和互相关特性,使得组内目标和组间目标都很容易区分。然后对单次实验的数据进行了分类识别,结果表明,该BCI系统的分类正确率为88.36%,而信息传输率高达184.6比特/分钟,证明增加刺激目标数量可以显著提升系统的信息传输率。最后对数据进行了深入分析,研究数据长度的选择以及频域和空域滤波对系统性能的影响,结果表明,使用一个刺激周期长度的数据对目标进行分类识别可以得到最高的信息传输率;对原始的脑电(electroencephalography,EEG)信号进行2~30Hz的带通滤波,并且使用典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)方法优化产生的空域滤波器,对多通道数据进行空域滤波,能够大幅度提高c-VEP信号的信噪比,得到最高的分类识别率。
【学位授予单位】：南昌大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN911.7;R318
【图文】：

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图 1.1 脑机接口的系统框图采集模块集是BCI系统的输入模块，是实现BCI系统功能非常关是利用脑电采集器采集大脑相关活动的信号，并将采集波以及抽样，将其转换为数字信号，便于计算机对信号信号的方式可以分为电极内置式和电极外置式两种采集是通过把采集信号的电极插进大脑皮层以下来采集脑电的脑电信号精确度较高，而且噪声小，信噪比高。但缺会导致电极的结构和功能发生改变，不能保证稳定性，对大脑造成一定的损伤，存在安全隐患，在实际应用中法是通过电极接触大脑皮层采集头皮表面的脑电信号，采集到的脑电信号信噪比不高，但优点是便于采集、无被广泛应用。处理模块

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脑机接口ERP）是大脑对某种事件进行信息加工等人在 1965 年发现的 P300 是事件相种新奇事件刺激后的 250-450 毫秒内电位，与外部刺激的物理属性无关，没的出现时刻是时间锁定或相位锁定的平均，可以增强 P300 电位，而按照非会得到 P300 电位，这就是 P300 BCI计了基于 P300 的虚拟打字机[24]。如矩阵。这个矩阵按行或列依次闪烁，包是能够诱发出 P300 的刺激目标，通想要输入的字符。它的优点是使用者较高（约 60 bit/min）。

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于外源性诱发响应，需要通过视觉刺激来产生。视觉诱发电位脑机接口在各种脑机接口中具有较高的性能，一直以来都被广泛关注，也是本文的主要研究内容。视觉诱发电位是指大脑在接受视觉刺激后所产生的特定电活动。诱发 VEP 的方式有很多种，例如闪烁刺激、图形翻转和颜色交替等。受到视觉刺激时视野中心能够产生较大的 VEP，而视野边缘产生的 VEP 比较小。此外注意力集中的目标也可以产生更大的 VEP。因此人可以通过转移目光或注意力来选择刺激。如果采用不同的方式来调制各个视觉刺激，使得各个刺激所诱发的 VEP 特征有差异或不一致，那么我们可以通过对脑电的分析，来识别出所选择的刺激。基于 VEP 的 BCI 结构框图如图 1.3 所示，最左边的是一个视觉刺激器，有多个目标排布在刺激器中的不同位置。这些目标刺激属性采用不同的方式进行调制，从而使得他们所产生的 VEP 具有可分性。当使用者通过目光移动或者空间注意转移，选择某一个目标时，所注视的目标能够诱发较强的 VEP。可以通过脑电放大器在视觉皮层区域采集 EEG 信号，经过特征提取和目标识别可以识别出所注视的目标，把脑电信号转变为控制命令。

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