高速率稳态视觉诱发电位脑-机接口的关键技术研究

发布时间：2017-10-09 23:33

  本文关键词：高速率稳态视觉诱发电位脑-机接口的关键技术研究

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【摘要】：近年来,稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)脑-机接口(brain-computer interface,BCI)因具有训练时间少、使用简单以及信息传输率(information transfer rate,ITR)高的特点而受到广泛关注。然而目前BCI的性能水平限制了它的实际应用。针对这些问题,本文从视觉刺激的信息调制方式和模式分类算法两个方面着手,对SSVEP-BCI进行了深入的研究,以期提高这类BCI的性能,进而推进其实用化进程。在信息调制方面,针对传统分频方法带来的频率有限的问题,本文研究了交叉调制频率和采样正弦编码在提高目标数量的可行性。在此基础上,设计了两种SSVEP-BCI。第一种为基于交叉调制频率的SSVEP-BCI系统,该系统仅利用3个闪烁频率实现了8个目标,15名受试者(其中1人为轻微中风病人)获得了高达93.83%的在线分类正确率;另外一种系统为基于采样正弦编码的SSVEP-BCI,该系统在LCD显示器上实现了45个目标,并获得了104.65 bits/min的平均信息传输率。此外,在频率编码的SSVEP-BCI中,相邻频率的SSVEP往往最容易识别错误。针对这一问题,本文提出了一种新颖的联合频率-相位调制方法。在模式分类算法方面,针对SSVEP的目标识别过程中的谐波优化利用问题,将滤波器组分析的思想引入典型相关分析,提出了一种滤波器组典型相关分析,并设计了一个基于频率编码的40目标脑-机接口字符输入系统。离线和在线实验结果显示滤波器组典型相关分析显著优于常规典型相关分析。在字符拼写速率约为33.3字符/分钟时,在线脑-机接口字符输入系统获得了151.18 bits/min的平均信息传输率。考虑到目标识别过程中个体差异带来的视觉潜伏期问题,将各自SSVEP训练数据和滤波器组分析思想引入典型相关分析,提出了一种扩展型典型相关分析方法。本文通过结合扩展型典型相关分析和联合频率-相位调制方法构建了一套基于联合频率-相位调制的SSVEP-BCI系统。该系统获得了267.16 bits/min的平均信息传输率,优于目前已知的脑-机接口字符输入系统。本文最后研究了频率-相位混合编码方法在多目标SSVEP-BCI中的可行性,并比较了联合频率-相位编码与已有的混合频率-相位编码。结果显示频率-相位混合编码在多目标SSVEP-BCI中高度有效,为构建高速率脑-机接口字符输入系统提供了一个切实可行的方案。
【关键词】：脑-机接口 稳态视觉诱发电位 信息调制 模式分类
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R318;TN911.7
【目录】：

• 摘要3-4
• abstract4-10
• 第1章 引言10-27
• 1.1 脑-机接口的定义10-12
• 1.1.1 信号采集11-12
• 1.1.2 信号处理12
• 1.1.3 设备控制12
• 1.2 基于脑电信号的脑-机接口系统12-16
• 1.2.1 想象运动脑-机接口13-14
• 1.2.2 P300脑-机接口14
• 1.2.3 稳态视觉诱发电位脑-机接口14-16
• 1.3 稳态视觉诱发电位脑-机接口的研究现状16-25
• 1.3.1 稳态视觉诱发电位脑-机接口的类型16
• 1.3.2 视觉刺激参数选择16-19
• 1.3.3 提高信息传输率19-25
• 1.4 稳态视觉诱发电位脑-机接口的局限性25
• 1.5 论文的结构和内容25-27
• 第2章 稳态视觉诱发电位的相关生理基础27-36
• 2.1 视觉通路27-28
• 2.2 视觉诱发电位28-31
• 2.2.1 瞬态视觉诱发电位28-29
• 2.2.2 稳态视觉诱发电位29-30
• 2.2.3 瞬态视觉诱发电位与稳态视觉诱发电位的差异30-31
• 2.3 稳态视觉诱发电位的特点31-33
• 2.3.1 幅度特点31-32
• 2.3.2 相位特点32-33
• 2.4 稳态视觉诱发电位的活动源33
• 2.5 稳态诱发响应的非线性特性33-34
• 2.6 视觉选择性注意34-35
• 2.7 本章小结35-36
• 第3章 基于交叉调制频率的稳态视觉诱发电位脑-机接口36-51
• 3.1 引言36-38
• 3.2 方法38-43
• 3.2.1 实验受试38
• 3.2.2 EEG数据采集38
• 3.2.3 实验范式38-41
• 3.2.4 实验流程41
• 3.2.5 数据分析41-43
• 3.3 实验结果43-48
• 3.3.1 离线实验结果43-47
• 3.3.2 在线实验结果47-48
• 3.4 讨论48-50
• 3.4.1 交叉调制频率的认知领域中的应用48-49
• 3.4.2 交叉调制频率与其他范式的比较49-50
• 3.5 本章小结50-51
• 第4章 基于采样正弦编码的稳态视觉诱发电位脑-机接口51-68
• 4.1 采样正弦编码范式51-52
• 4.2 刺激参数对SSVEP的影响52-59
• 4.2.1 实验基本信息53-54
• 4.2.2 数据处理54
• 4.2.3 实验结果54-58
• 4.2.4 讨论58-59
• 4.3 基于采样正弦编码的SSVEP-BCI59-67
• 4.3.1 实验基本信息59-60
• 4.3.2 数据处理60-61
• 4.3.3 低频实验结果61-64
• 4.3.4 高频实验结果64-66
• 4.3.5 讨论66-67
• 4.4 本章小结67-68
• 第5章 FBCCA在稳态视觉诱发电位脑-机接口中的应用68-84
• 5.1 引言68-69
• 5.2 方法69-75
• 5.2.1 视觉字符输入系统设计69-70
• 5.2.2 基于FBCCA的频率识别算法70-72
• 5.2.3 数据获取72-73
• 5.2.4 实验流程73
• 5.2.5 数据分析73-75
• 5.3 结果75-81
• 5.3.1 SSVEP的幅度和信噪比75-76
• 5.3.2 BCI性能的离线分析76-80
• 5.3.3 在线BCI性能80-81
• 5.4 讨论81-83
• 5.4.1 BCI性能81-82
• 5.4.2 滤波器组设计82
• 5.4.3 基于SSVEP训练数据的扩展CCA方法82-83
• 5.4.4 计算成本83
• 5.5 本章小结83-84
• 第6章 基于联合频率-相位调制的稳态视觉诱发电位脑-机接口84-101
• 6.1 引言84-86
• 6.2 方法86-91
• 6.2.1 联合频率-相位编码86
• 6.2.2 视觉字符输入系统设计86-88
• 6.2.3 BCI实验88
• 6.2.4 数据获取88-89
• 6.2.5 数据处理89-90
• 6.2.6 性能评估90-91
• 6.3 结果91-97
• 6.3.1 刺激信号和诱发的SSVEP91-92
• 6.3.2 SSVEP的基频和谐波成分92-93
• 6.3.3 联合频率-相位调制93-94
• 6.3.4 相位间隔值和刺激持续时间的优化94-95
• 6.3.5 在线拼写性能95-97
• 6.4 讨论97-100
• 6.4.1 BCI性能97-98
• 6.4.2 SSVEP-BCI通用框架98-99
• 6.4.3 SSVEP-BCI性能极限分析99-100
• 6.5 本章小结100-101
• 第7章 基于频率-相位混合调制的稳态视觉诱发电位脑-机接口101-118
• 7.1 引言101-103
• 7.2 方法103-107
• 7.2.1 频率-相位混合编码103
• 7.2.2 BCI字符输入系统103-105
• 7.2.3 数据获取105
• 7.2.4 数据分析105-107
• 7.2.5 性能评估107
• 7.3 结果107-113
• 7.3.1 混合频率-相位编码范式107-108
• 7.3.2 联合频率-相位编码范式108-110
• 7.3.3 模拟在线BCI性能110-113
• 7.4 讨论113-116
• 7.4.1 信息传输率113-114
• 7.4.2 整合训练数据的优势114-115
• 7.4.3 在线性能115-116
• 7.5 本章小结116-118
• 第8章 总结与展望118-123
• 8.1 论文的工作成果118-119
• 8.2 论文的创新点119-120
• 8.3 展望120-123
• 8.3.1 本论文进一步研究的展望120-121
• 8.3.2 脑-机接口研究的展望121-123
• 参考文献123-133
• 致谢133-135
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果135-136

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