本文關(guān)鍵詞：靈長類動物腦機交互計算標準化平臺的設(shè)計與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機接口是在人腦與外界環(huán)境之間建立不依賴于常規(guī)脊髓與外圍神經(jīng)的通訊系統(tǒng),從而實現(xiàn)腦與外設(shè)的直接互聯(lián),這種新型的交互方式又可稱為腦機交互。腦機交互研究具有復雜的交叉學科背景,需要計算機科學、生物醫(yī)學、神經(jīng)科學等多學科領(lǐng)域的科研人員共同合作進行,隨著研究的不斷深入,腦科學的實驗流程變得越來越復雜,實驗手術(shù)、實驗范式訓練、算法設(shè)計、硬件系統(tǒng)實現(xiàn)、軟件平臺搭建等通常都是由專門人員負責,腦機交互計算標準的匱乏導致實驗過程中的交流溝通非常困難。另外,傳統(tǒng)的腦機交互計算軟件的設(shè)計未能考慮到數(shù)據(jù)算法可擴展性、流程可配置性以及大數(shù)據(jù)計算的支持,給腦機交互研究帶來了很大的麻煩。因此,設(shè)計并實現(xiàn)一個通用的腦機交互計算標準化平臺具有重要的意義。首先,本文以獼猴運動解碼系統(tǒng)的搭建作為切入點,描述了腦機接口計算解碼實驗的具體流程,包括軟硬件平臺開發(fā)、實驗范式設(shè)計、數(shù)據(jù)處理等,并重點介紹了該系統(tǒng)的實驗范式模塊和解碼計算模塊的功能設(shè)計與實現(xiàn)。對于解碼實驗中所涉及到的數(shù)據(jù),本文分別從數(shù)據(jù)采集和實驗范式兩方面進行了詳細的闡述,并對這兩種信號處理過程中的實驗數(shù)據(jù)格式進行了標準化設(shè)計,從數(shù)據(jù)的角度規(guī)范腦機接口技術(shù)。其次,本文具體介紹了腦機交互計算標準化平臺的設(shè)計。針對系統(tǒng)的可擴展性和可配置性需求,我們引入了科學工作流的技術(shù),將復雜的解碼流程中所涉及到的數(shù)據(jù)輸入、預處理方法設(shè)定、解碼算法選取、實驗結(jié)果顯示等都封裝為簡單的可視化節(jié)點,通過圖形化操作方式配置實驗流程,并提供了數(shù)據(jù)和算法的擴展接口,方便對該計算平臺進行擴展,而且工作流引擎中的依賴檢測機制也能有效地保證解碼流程的準確性。在大數(shù)據(jù)計算性能方面,本文介紹了基于Hadoop分布式計算框架的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計。最后,本文從系統(tǒng)架構(gòu)、通信協(xié)議以及功能模塊等方面描述了該計算平臺的實現(xiàn)細節(jié)。并選取了獼猴運動搖桿范式數(shù)據(jù)以及GRNN解碼算法,通過實驗對系統(tǒng)的準確、高效以及穩(wěn)定等性能進行了測試,從而驗證了我們的腦機交互計算標準化平臺具有可擴展性、流程化可配置性以及支持大數(shù)據(jù)并行計算等主要特性。
【關(guān)鍵詞】：腦機接口 神經(jīng)解碼 科學工作流 分布式計算
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第1章 緒論14-21
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 困難與挑戰(zhàn)17-19
• 1.3.1 腦機交互計算數(shù)據(jù)的規(guī)范18
• 1.3.2 解碼算法的可配置可擴展性支持18-19
• 1.3.3 大數(shù)據(jù)分布式計算的融合19
• 1.4 本文的研究內(nèi)容19
• 1.5 全文內(nèi)容安排19-21
• 第2章 腦機接口計算范例：獼猴運動解碼系統(tǒng)21-29
• 2.1 引言21
• 2.2 硬件平臺開發(fā)及實驗范式設(shè)計21-24
• 2.3 實驗流程與數(shù)據(jù)處理24-25
• 2.4 解碼系統(tǒng)實現(xiàn)25-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 腦機接口數(shù)據(jù)標準化設(shè)計29-35
• 3.1 引言29
• 3.2 腦機接口數(shù)據(jù)采集和常見范式29-31
• 3.2.1 植入式腦機接口數(shù)據(jù)29-31
• 3.2.2 非植入式腦機接口數(shù)據(jù)31
• 3.3 標準數(shù)據(jù)格式設(shè)計31-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第4章 基于科學工作流的分布式計算平臺設(shè)計35-50
• 4.1 引言35-36
• 4.2 計算流程的可配置性與可視化設(shè)計36-39
• 4.2.1 科學工作流的介紹36-37
• 4.2.2 設(shè)計細節(jié)37-39
• 4.3 實驗數(shù)據(jù)與解碼算法的可擴展性設(shè)計39-41
• 4.3.1 實驗數(shù)據(jù)的可擴展性設(shè)計39-40
• 4.3.2 解碼算法的可擴展性設(shè)計40-41
• 4.4 基于Hadoop的分布式計算架構(gòu)設(shè)計41-49
• 4.4.1 腦機交互大數(shù)據(jù)計算所面臨的的困難41-42
• 4.4.2 Hadoop分布式計算架構(gòu)及其優(yōu)勢42-43
• 4.4.3 基于Hadoop的計算框架的初步實現(xiàn)43-46
• 4.4.4 基于Hadoop的算法設(shè)計實例46-47
• 4.4.5 解碼計算結(jié)果及分布式計算效率分析47-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第5章 腦機交互計算標準化平臺的實現(xiàn)50-65
• 5.1 引言50
• 5.2 系統(tǒng)架構(gòu)與特性50-53
• 5.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)50-52
• 5.2.2 系統(tǒng)特性52-53
• 5.3 系統(tǒng)通信協(xié)議制定53-56
• 5.4 系統(tǒng)模塊設(shè)計與開發(fā)56-60
• 5.4.1 客戶端56-59
• 5.4.2 服務(wù)端59-60
• 5.5 系統(tǒng)的運作案例分析60-63
• 5.5.1 實驗數(shù)據(jù)與算法準備60-61
• 5.5.2 系統(tǒng)運行結(jié)果61-63
• 5.6 系統(tǒng)測試63-64
• 5.6.1 系統(tǒng)的正確性63
• 5.6.2 系統(tǒng)的有效性63-64
• 5.6.3 系統(tǒng)的穩(wěn)定性與易用性64
• 5.7 本章小結(jié)64-65
• 第6章 總結(jié)與展望65-68
• 6.1 本文工作總結(jié)65-66
• 6.2 主要創(chuàng)新點66
• 6.3 未來工作展望66-68
• 參考文獻68-72
• 攻讀碩士學位期間主要的研究成果72-73
• 致謝73

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