透视成像和视觉信息重叠对脑-机接口的性能影响及改进方法

发布时间：2020-03-31 01:20

【摘要】：脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)与增强现实(Augmented Reality,AR)作为新兴的信息交互方式,其技术优势日益凸显,尤其面向航空航天等特殊领域中人-机-环交互的高性能应用需求,两种技术的交互融合有望提供新型、可靠的解决方案。其中,BCI可为AR技术提供更为灵活、不占用肢体运动的交互手段,AR技术则为BCI的复杂场景应用提供了全新呈现方式。但在增强现实的环境中,光学透视显示方式(See-Through Display,STD)及其带来的视觉信息重叠(Visual Information Overlapping,VIO),会导致脑-机接口系统性能降低。为探究STD和VIO显示方式对BCI性能的影响以及相应改进方法,本文通过搭建离线、在线系统,开展了相应实验研究。本文首先针对P300和SSVEP两种视觉诱发范式,分别利用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)以及四种基于典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的分类算法,完成了7名和10名受试者的离线和在线对比实验。结果表明,相较于传统实验室环境中的LCD屏幕显示方式,STD的显示方式在P300和SSVEP两种诱发范式下分别造成7.00%和3.38%的正确率下降,在STD的显示基础上加入VIO条件下的街景背景干扰后,与传统诱发环境对比更是造成了7.70%和25.63%的正确率落差,其差异在SSVEP范式下具有P0.001的显著性,表现出STD显示方式下VIO环境干扰对P300-BCI和SSVEPBCI性能的严重影响。之后,本文以SSVEP范式为研究对象,分别从视觉诱发方式和指令输出策略入手,探究系统性能提升方案。首先完成了基于5名受试者的4种视觉诱发方案效果对比实验,其中4cm*4cm实心方块闪烁实现了最高17.60%的正确率提升,因此将其作为增强诱发的最优方式。之后,建立了一种基于后验概率阈值设置的输出策略,并结合增强视觉诱发方案,搭建了信息闭环在线系统,实现了基于决策信息的刺激调制,基于该系统,完成了8名受试者的离线和在线实验验证,实现了离线正确率提升15.00%,在线正确率提升22.19%的性能改进效果。本文的研究成果,对AR-BCI系统中显示方式和视觉信息重叠对BCI的影响进行了的探究,其性能提升方法和相应在线平台为AR-BCI联合系统的可靠性及环境适应性优化提供了重要的理论和技术依据。
【图文】：

接口（Brain-ComputerInterface，BCI）是在人脑与计算机或立的直接的交流和控制通道。该技术应用可以实现无需语言环境的交互控制过程。1929 年，德国精神病学家 Berger 首到了人体脑电信号，1973 年，美国加州大学洛杉矶分校的 V次使用 brain-computer interface，用其表示不依赖外周神经息传输通路，并在研究中对脑-机接口的系统雏形完成了初步间里，伴随着对大脑功能认知的更新、计算机设备费用的降机接口技术得到了快速发展，并得到了广泛应用[2][3]。脑-机及信息交流与控制（如轮椅、电视、假肢等家用电器或辅助与增强（如通过脑-机接口与肢体运动的神经反馈闭环系统程中的自主性[6]；精神类疾病的治疗[7]；以及视觉、听觉假体的与监测（如被动式脑-机接口[10][11]，可用于特殊岗位人群在劳程度的监测[12][13]，以及用户在电视、电影、游戏中的心

第 1 章 绪论同阈值功能，制定了对应的输出策略（如输出结果、放大和隐藏刺激）。之后结合第四章中的增强刺激界面，设计了基于阈值判定的初始刺激和增强刺激联合在线系统，，并完成了离线和在线部分的实验，之后通过对结果的分析，论证了方法的有效性和实用性，从而为系统的性能提升提供了理论和实验基础。第五章：总结和展望。本章从整体层面对本文不同阶段的研究内容和成果进行了总结，并结合技术的优势和不足，给出了 AR-BCI 联合系统在未来的发展潜力，以及仍需深入研究的方向，为其他研究者提供了深入研究的参考。
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R318;TP391.9

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本文编号：2608351