基于脑网络技术的异步BCI系统设计与实现

发布时间：2017-12-12 02:15

  本文关键词：基于脑网络技术的异步BCI系统设计与实现

  更多相关文章： 脑-机接口(BCI) 脑网络 运动准备电位(BP)

【摘要】：脑—机接口(Brain-computer interface,BCI)是一种不依赖周围神经和肌肉组织,完全自主的实现人脑对外部环境直接控制的系统。BCI涉及多学科交叉技术,在医疗康复、运动辅助、人机交互等领域有广阔前景。无创脑电图(Electroencephalogram,EEG)以其简便、高时间分辨率的优点成为目前BCI系统中使用最广泛应用的技术之一。然而研究发现,约有15%到30%的用户存在“BCI盲”问题,即该类用户难以诱发出较强的(Event-Related Desynchronization)ERD/(Event-Related Synchronization)ERS等特征信号,无法测量到相关节律信号。此外,不同被试的特征信号存在差异性。这些问题导致基于EEG的BCI系统需要对被试进行严格筛选且大量前期训练。然而,EEG的时间序列能够反映脑区之间的协同关系。基于此,可将EEG时间序列转换成一个网络,该网络的测度与意识有关联。这种将EEG时间序列转换成网络的思路,为解决BCI系统存在的问题提供了一种新途径。以脑网络技术为切入点,以设计与实现异步BCI系统为目标,重点解决基于脑网络技术的BCI系统实现过程中的问题。本文的主要研究工作包括:(1)针对如何建立脑网络模型的问题,首先通过定位激活脑区确定了FC1等18个关键通道作为脑网络节点;其次从幅值和相位角度分别采用相干系数(COH)和相位锁相(PLV)量化节点之间的关系,构建加权网络和二值网络。(2)围绕异步BCI中工作态和空闲态判别这一核心问题,通过肌电信号(EMG)确定运动起始时刻,提取运动执行前500ms到1200ms时间段的运动准备电位(BP)作为工作态,以此代替运动执行中的EEG,判别被试工作态和空闲态,减少基于脑网络技术的BCI响应延迟。(3)针对异步BCI实现中的关键问题,设计了面向脑网络技术的实验范式、解决了信号预处理问题、提取脑网络测度作为特征,采用线性Fisher和非线性SVM分类器对特征进行分类识别。对多被试的十折交叉验证显示:两种分类器下基于COH加权网络分类正确率分别达到61.70%和67.70%,二值网络分类正确率分别达到69.48%和69.75%;基于PLV加权网络分类正确率分别达到64.78%和69.47%,二值网络分类正确率分别达到72.28%和76.72%。(4)基于上述核心算法,优选PLV二值脑网络的聚类系数为特征,SVM为主要分类器,实现了在线预处理、特征提取和分类识别算法。异步BCI系统的运行实验结果显示:系统能够判断工作态和空闲态,在线识别率达到59.84%。结果表明基于脑网络技术的异步BCI系统具有可行性,可作为一种新途径。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R318;TN911.7

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本文编号：1280774