上肢康复训练机器人的脑机接口系统研究

发布时间：2020-07-17 05:31

【摘要】：脑-机接口(Brain-computer interface,BCI)可以把大脑皮层的电活动信号转变为计算机或其他机器语言直接控制外界设备,不依赖于外围神经系统和肌肉组织。严重运动残疾的病人(脑卒中、脊髓损伤等)可以通过BCI与外界事物进行交流,让这些运动困难而脑功能正常的患者可以独立控制外界设备,提高生活质量。传统的BCI通常是只用单一的控制信号,难以满足实际操作要求。研究表明,混合BCI相比传统BCI性能要好,如识别正确率、信息传输速率等均有提高。如今,结合多种不同类型脑电的混合BCI已经成了脑机发展的主要方向之一。虽然近些年脑机接口获得了丰硕的成果,但是基于脑机接口的康复机器人应用还存在识别时间长,用户很难自主的控制康复训练的节奏并且多类识别率不高等一系列问题。因此本文提出了一套基于稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP)与Alpha波混合BCI的上肢康复训练机器人系统,做了以下三个方面工作:1)将Alpha波与SSVEP信号相结合,实现系统的异步控制。SSVEP与Alpha都属于节律明显、信噪比较高的信号,两种不同类型的信号特征相结合实现控制上肢康复训练机器人的可行性。本系统利用Alpha波的阻断现象来转换空闲/工作状态;通过对SSVEP信号进行分析得到上肢康复训练机器人的控制命令,并且设计了多线程并发的上位机软件,保证了系统的实时性,提高了混合BCI的性能。2)SSVEP以及Alpha波信号的分析处理问题,它是系统成功控制上肢康复机器人的最重要的环节。本文先用独立成分分析(ICA)对脑电信号(Electroencephalography,EEG)预处理,然后对EEG进行特征提取与分类。重点介绍了对SSVEP信号进行频率识别的方法分别是:典型相关分析(CCA),多变量同步指数(MSI)与总体任务相关成分分析(总体TRCA)。从数据长度与通道数量两个性能指标出发设计离线实验,比较三种算法的性能特点,从中找出最适合的算法应用到本系统中,提高系统的稳定性。3)异步脑机接口上肢康复训练机器人的在线实验验证。本文最后设计在线实验证明,本系统在分析用户的脑电信号方面有较高的准确性(准确率93%),并且用时较短。被试者可以按照自己的节奏控制基于混合脑机接口的上肢康复训练机器人系统,根据自己的节奏控制训练动作与训练时间,为异步脑机接口的发展与应用提供了良好的理论与实践基础。
【学位授予单位】：山东建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP242;R496
【图文】：

外接设备,大脑,全球人口,中老年

提高严重运动残疾病人的生活质量。如今，愈来愈多的科研学者加入了BCI系统的研究中。脑机接口是大脑绕过周围的组织与神经系统直接与外界环境建立起交流通道，如图1.1。其目的就是把大脑的意识识别出来，来控制计算机或者外接设备。单向BCI是外界设备只能接收大脑的控制命令，或发给大脑信号，不能同时进行。双向BCI是大脑与外接设备的双向交流[2]。图 1.1 脑机接口1.1.2 脑机接口的研究意义随着全球人口的老龄化加重，肌萎缩性脊髓侧索硬化(Amyotrophic Lateral Sclerosis，ALS)、脑卒中、脊髓损伤等中老年常见疾病对人类健康的威胁也越来越大。如图 1.2 所示，《自然-通讯》（Nature Communications）杂志预测，在 2015 年到 2040 年这 25 年间，全球 ALS 病人数量将会迅速增加

患者,残疾的,精神状态,家属

山东建筑大学硕士学位论文均在 62 岁左右。ALS 属于典型的运动神经元疾病，会导致神经细胞的衰竭，逐渐丧失活自理能力，虽然大脑还存在意识但是无法正常的与外界环境进行交流。经济的改善医疗水平的上升只是可以延长严重运动残疾患者的生存时间但是却不能提高患者的生质量，改善患者的精神状态。虽然患者的思维是健全的，但是却无法控制外界的设备不能与别人正常交流，这对患者，家属朋友以及社会都造成了巨大的负担，是一个值重视的社会问题。这种患者尤其的需要 BCI 技术为他们的大脑与外界环境建起连接的带。BCI 能为那些有严重运动残疾的病人提供一种新型的交流方式，改善患者的生活量及精神状态，而且对患者的家属也会有很大程度的安慰。医学研究表明，基于脑机口的康复设备对严重运动残疾的患者的康复治疗有很大的辅助作用，可以用脑信号控外界的康复设备，从而达到自主康复训练的效果。

基本原理,大脑,电信号,入侵性

脑电信号控制命令图1.3 脑机接口的基本原理（1）采集模块采集模块把人脑活动的电信号进行滤波，放大以及数模转换，将大脑电信号转化为数字信号进行存储作为脑机接口系统的输入部分[4]。常见的采集大脑电信号有两种方式：脑电信号（Electroencephalography, EEG）与皮层表面（Electrocorticography, ECoG）。ECoG是把电极置于头颅内，可以用来采集大脑皮层的大脑电信号，该方法属于入侵性的[5]。ECoG信号的信噪比高，时间与空间的分辨率较高，并且不容易受干扰。但是ECoG采集方法有创伤，需要手术，具有一定的安全隐患。皮层记录EEG是把采集电极置于大脑头皮处，使用导电膏使电极与头皮导通来记录大脑产生的电活动信号，属于非入侵性的。采集的脑电信号信噪比不高，分辨率较低，但是采集方便操作简单，无创伤并且价格低廉。本文主要探讨的是EEG-BCI系统[6]。（2）信号分析信号分析是BCI系统的核心

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