普适化脑电信息感知关键问题的研究

发布时间：2017-03-18 01:03

  本文关键词：普适化脑电信息感知关键问题的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着新型传感材料与低功耗微型处理器研究的发展,生物传感器的应用越来越普遍,已逐渐被应用于军人、宇航员、运动员、病人等生理信息监测中,因此,基于可穿戴生物传感器的生物信息感知理论与技术研究的重要性日益突出。而大脑作为人体的最重要控制中枢,对脑电信息的感知成为生物信息感知研究中的重点。由于精神疾病、认知能力等与大脑之间的紧密关联性,使得基于可穿戴脑电传感器的脑信息感知研究成为当前的热点之一。本文以可穿戴脑电信息感知研究为核心,面向脑电信息感知与处理中的几个关键问题,研究了相应的解决算法和模型,并以欧盟框架7国际合作项目“心理疾病在线预测与干预系统研究”为依托,验证了所提出的算法和模型在与精神压力状态相关的生物信息感知系统中的有效性。由于脑电信号极其微弱,在科研单位或医院都会设立特定的屏蔽室来排除干扰,并由专业人员操作脑电采集仪以保证信号的可靠。而在普适化环境中,用户需自主操作佩戴脑电传感器,其周围存在不可避免的干扰,因而需要对脑电信息感知中的新问题做进一步研究。本文研究了普适化脑电信息感知中的三个关键问题,创新性研究成果包括如下三个部分：(1)一种新型的脑电信号质量评估模型：当用户脱离了医院的环境而自主操作脑电传感器时,如果传感器电极没有正确连接在额头上或所处的实验环境电磁噪声较大,则所采集到的信号不可使用,会导致实验的失败。因此,需要研究快速有效地评估脑电信号质量的算法模型来指导使用者判断数据可用性。而当前对脑电信号质量评估的算法非常匮乏,大都集中在简单的皮肤-电极阻抗上面。本文基于模糊综合评价法的思想,通过大量的数据分析,结合专家意见评判,提出了一种新的模型来评估原始脑电图信号质量。该模型运行速度极快,可脱离计算机环境而工作于脑电传感器中,因而方便用户的自测。在实际项目执行中验证了本算法模型的有效性,解决了项目初期实验数据质量控制的难题。(2)无参考电极时较少导联下脑电信号中眼动噪声的去除算法：可穿戴传感器的电极安置在前额,距离眼睛非常近,因而所采集到的脑电信号容易受到眼动噪声的污染。本文结合眼电与脑电的差异性特征,研究了两种可用于较少导联环境的眼动噪声去除算法：一种为小波变换结合独立分量分析的算法,利用小波变换构造出眼电参考信号,之后通过独立分量分析算法提取出真实眼电信号；另外一种为小波变换结合自适应滤波算法,由小波变换法重构的眼电信号作为自适应噪声抵消器的参考输入信号,利用自适应滤波器的跟踪特性去除眼电噪声。这两种方法适用于较少导联下便携式脑电采集环境,在滤除眼动噪声的同时能够最大限度地保留脑电信息。在本项目的数据处理中验证了算法的有效性,得到相对纯净的脑电信号,为后期的特征分析打下基础。(3)精神压力状态与脑电特征的关联性：脑电特征的分析与特定应用环境相关,本文依托项目的研究目的在于利用感知到的生物信息评估用户是否承受着较高的精神压力,因此与精神压力状态与脑电特征量的关联性探索成为研究关键。基于本文自主设计的可穿戴脑电传感器,在中国、西班牙和瑞士三个国家中的受试人群中采集实验数据(自评量表与脑电数据),利用最近邻与朴素贝叶斯分类算法,对脑电的特征进行分类研究。在传统的线性特征之外,找到了与精神压力相关的非线性脑电特征。本文的研究意义在于精神疾病的早期发现与干预。由于社会发展节奏的加快,导致心理与精神疾病的发病率持续升高,因而带来巨大的医疗负担和经济、社会损失。而目前各国普遍存在专业医护人员缺乏、医疗方式有限、时效性差等各种不足。“心理疾病在线预测与干预系统研究”基于可穿戴的生物传感器系统感知人体的生物信息,结合电子化问卷和量表等,以计算机化的认知行为疗法为辅助,研究心理或精神疾病发病风险,提供预警和在线干预。基于项目背景,本文研究了普适化脑电信息感知中的关键问题,基于所开发出的可穿戴脑电传感器,结合以上三个方面的研究成果,应用在“心理疾病在线预测与干预系统研究”中,辅助实现了精神压力的诊疗系统,具有一定的应用参考价值。
【关键词】：生物信息感知 可穿戴脑电传感器 眼电噪声 小波变换 自适应噪声抵消器 精神压力 特征提取
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R312;TN911.7
【目录】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-23
• 1.1 研究背景与意义10-13
• 1.1.1 生物信息感知研究的发展与应用10-11
• 1.1.2 研究意义与应用背景11-13
• 1.2 脑电信号的基本特征13-17
• 1.2.1 脑电信号的特点14-15
• 1.2.2 脑电信号的基本分类与特征15-16
• 1.2.3 脑电信号在精神健康领域的应用16-17
• 1.3 脑电信号感知在普适化环境中面临的关键问题17-22
• 1.3.1 普适化脑电信号质量控制模型欠缺的问题17-18
• 1.3.2 无参考电极下较少导联脑电采集中眼电噪声有效去除的问题18-20
• 1.3.3 脑电特征与精神状态的关联性问题20
• 1.3.4 本文研究思路20-22
• 1.4 论文主要研究内容与结构安排22-23
• 第二章 脑电传感器的信号质量评估模型研究23-41
• 2.1 当前脑电信号采集质量保障研究概述23-26
• 2.1.1 传统环境中脑电信号采集质量保障措施23-24
• 2.1.2 阻抗测量法在信号质量评估中的应用24-25
• 2.1.3 基于模糊综合评价模型的脑电信号质量评估25-26
• 2.2 模糊综合评价法概述26-28
• 2.3 三种典型环境下脑电传感信号的特征28-34
• 2.3.1 三种典型使用环境的选择28
• 2.3.2 三种场景下脑电信号的特征28-34
• 2.4 脑电传感信号质量评估模型34-38
• 2.4.1 因素集评价指标-评价特征的选择34-35
• 2.4.2 评判集评价结果与综合评判35-38
• 2.5 评估模型的有效性验证38-40
• 2.6 本章小结40-41
• 第三章 基于少数导联脑电信号中眼动噪声去除算法的研究41-65
• 3.1 背景噪声的分类及去除方法概述41-44
• 3.1.1 脑电中背景噪声的类型41-42
• 3.1.2 当前脑电信号去噪算法研究42-44
• 3.2 噪声去除算法基础理论概述44-53
• 3.2.1 小波变换基础理论44-49
• 3.2.2 独立分量分析概述49-50
• 3.2.3 自适应滤波器基本理论50-53
• 3.3 基于小波变换和ICA相结合的眼电噪声分离算法53-56
• 3.4 基于自适应滤波器结合小波变换的眼电噪声去除算法56-57
• 3.5 实验数据分析与结论57-63
• 3.5.1 模拟实验数据分析与结果比较57-61
• 3.5.2 实际脑电中的眼电噪声去除结果与比较61-63
• 3.6 本章小结63-65
• 第四章 精神压力状态与脑电特征的关联性分析研究65-97
• 4.1 基于普适化生物信息感知的精神压力研究65-67
• 4.1.1 与精神压力相关的生物信息感知研究概况65-66
• 4.1.2 脑电与心理疾病的关联性特征研究概况66-67
• 4.2 可穿戴脑电传感器设计67-78
• 4.2.1 可穿戴脑电传感器研究进展67-69
• 4.2.2 OPTIMI中对可穿戴传感器的要求69-70
• 4.2.3 脑电传感器的设计70-75
• 4.2.4 传感器的性能指标及应用75-78
• 4.3 基于可穿戴脑电传感的实验方案设计78-82
• 4.3.1 参照量表的选择78-79
• 4.3.2 实验对象的筛选79-80
• 4.3.3 实验方案设计80-82
• 4.4 脑电特征与精神压力的关联性分析82-96
• 4.4.1 脑电特征的选择82-86
• 4.4.2 分类器选择86-87
• 4.4.3 实验数据分析87-96
• 4.5 本章小结96-97
• 第五章 总结与展望97-99
• 5.1 本文工作97-98
• 5.2 工作展望98-99
• 参考文献99-108
• 在学期间的研究成果108-111
• 致谢111

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 杨仁桓;宋爱国;徐宝国;;基于谐波小波包变换的脑电波基本节律分析[J];东南大学学报(自然科学版);2008年06期

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本文编号：253693