本文選題：腦-機(jī)接口 + 事件相關(guān)電位��； 參考：《天津大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：與傳統(tǒng)的個(gè)體依賴型腦-機(jī)接口相比,跨個(gè)體腦-機(jī)接口的用戶可以縮短或者不經(jīng)歷校準(zhǔn)過程,直接對通用型系統(tǒng)進(jìn)行使用。縮短腦-機(jī)接口校準(zhǔn)過程意味著對肢體運(yùn)動功能受損患者時(shí)間精力的節(jié)省和后續(xù)使用效果的提高,同時(shí)也更加符合面向大量健康用戶的通用型腦-機(jī)接口的使用需求。然而目前已有的基于事件相關(guān)電位(ERP)的腦-機(jī)接口跨個(gè)體識別研究大多存在被試樣本數(shù)少,缺少實(shí)時(shí)驗(yàn)證等問題,其可行性及其影響因素需要進(jìn)一步的探究。針對上述問題,本文設(shè)計(jì)了兩部分實(shí)驗(yàn),在離線實(shí)驗(yàn)中利用Farwell范式視覺誘發(fā)ERP信號,采集了55名被試數(shù)據(jù),利用相干平均算法提取ERP時(shí)域特征,并通過一種集成的線性分類器進(jìn)行跨個(gè)體的字符識別,得到86.64%的平均正確率,充分顯示了腦-機(jī)接口跨個(gè)體識別的可行性,其中65.45%的被試跨個(gè)體識別率達(dá)到90%,表明對大部分被試來說,系統(tǒng)使用前的校準(zhǔn)過程甚至可以省略。研究中進(jìn)一步對影響跨個(gè)體識別效果的因素進(jìn)行了分析,其中加入被試自身信息可以明顯提升跨個(gè)體模型的識別效果,相比單純利用其自身數(shù)據(jù)建模而言,平均時(shí)間節(jié)省約93.93%,大大加快了校準(zhǔn)進(jìn)程。另外,實(shí)驗(yàn)結(jié)果也顯示訓(xùn)練跨個(gè)體模型的人數(shù)以及性別等因素會對其識別效果造成影響。為了進(jìn)一步驗(yàn)證離線分析的結(jié)論,對20名被試在相同的實(shí)驗(yàn)范式下進(jìn)行了在線測試,利用其一周前的離線數(shù)據(jù)所建立的SD,SI,Semi SI三種模型進(jìn)行字符實(shí)時(shí)預(yù)測,分別得到了97.5%,87.7%和91.1%的識別正確率,驗(yàn)證了同一個(gè)體不同時(shí)間的腦電信號穩(wěn)定性,以及跨個(gè)體分類器在線使用的可行性。為了探索跨個(gè)體模型的可推廣性,文中還在兩組不同實(shí)驗(yàn)范式的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了識別驗(yàn)證,測試了該模型的適用范圍和通用性能�？傊�,本文研究成果從個(gè)體、時(shí)間、實(shí)驗(yàn)范式等多個(gè)角度,探索了跨個(gè)體通用模型的可行性,為通用型腦-機(jī)接口應(yīng)用的進(jìn)一步發(fā)展提供了理論與技術(shù)支持。
[Abstract]:Compared with the traditional individual dependent brain-computer interface, the cross-individual BCI user can shorten or not go through the calibration process and directly use the general-purpose system. Shortening the calibration process of BCI means saving time and energy and improving the effect of subsequent use in patients with impaired limb motor function. At the same time, it is more suitable for the use of general brain-computer interface (BCI) for a large number of healthy users. However, most of the existing researches on BCI based on ERP (event related potentials) have few samples and lack of real time verification, so the feasibility and its influencing factors need to be further explored. In order to solve the above problems, two experiments are designed in this paper. In the off-line experiment, the Farwell normal form is used to induce the ERP signal, 55 subjects are collected, and the time domain feature of ERP is extracted by using the coherent averaging algorithm. An integrated linear classifier is used to recognize characters across individuals, and an average accuracy of 86.64% is obtained, which fully shows the feasibility of BCI cross-individual recognition. Among them, 65.45% of the subjects had a cross-individual recognition rate of 90%, indicating that the calibration process before the use of the system could even be omitted for most of the subjects. In the study, the factors that affect the cross-individual identification effect are analyzed, and the identification effect of cross-individual model can be significantly improved by adding the information of the subjects, compared with the mere use of their own data to model the model. Average time savings are about 93.93, greatly speeding up the calibration process. In addition, the experimental results also show that the number and gender of training cross-individual model will affect the recognition effect. In order to further verify the conclusion of offline analysis, 20 subjects were tested on line under the same experimental paradigm, and the three models of SDFSI Semi SI, which were established by their offline data a week ago, were used to predict the characters in real time. The recognition accuracy of 97.5% and 91.1% is obtained respectively, which verifies the stability of EEG signals at different time points of the same body and the feasibility of on-line use of cross-individual classifiers. In order to explore the extensibility of the cross-individual model, two sets of data sets of different experimental paradigms are used to identify and verify the model, and the applicability and general performance of the model are tested. In a word, from the perspectives of individual, time and experimental paradigm, this paper explores the feasibility of cross-individual general model, which provides theoretical and technical support for the further development of general-purpose brain-computer interface applications.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R318;TN911.7

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本文編號：1800242