【摘要】：腦機接口系統(tǒng)能實現(xiàn)大腦與機器間的信息交互,并通過對大腦狀態(tài)進行解碼,直接控制外接機器完成指定任務(wù)。由于不依賴于人體肌肉組織及相關(guān)神經(jīng)通道,腦機接口技術(shù)為探索大腦認(rèn)知機制提供嶄新的研究途徑和方法,并且在相關(guān)的醫(yī)療和工程領(lǐng)域也有極大的應(yīng)用前景�；谶\動想象的腦機接口系統(tǒng)作為典型的自發(fā)性腦機接口系統(tǒng),由于無需額外刺激裝置,只需通過想象運動產(chǎn)生腦電信號,更加貼近“意識”控制,受到眾多科研工作者的關(guān)注。然而腦電信號所包含的特性非常微弱,信噪比極低,導(dǎo)致腦電信號的解碼非常困難。傳統(tǒng)的解碼方法都是假設(shè)腦電信號坐落在高維的歐式空間中,然后基于歐式距離直接對信號進行處理。但是,歐式距離并不能真正準(zhǔn)確刻畫高維腦電信號的內(nèi)在聯(lián)系,而傳統(tǒng)方法又缺少對其他非歐幾何特性的利用。因此,本文提出一種新的基于腦電信號協(xié)方差特征的解碼方法,有效利用協(xié)方差特征的黎曼幾何特性增強解碼效率。該方法的理論基礎(chǔ)是腦電信號的協(xié)方差特征具有對稱正定矩陣形式,并坐落于高維的黎曼流形中。相比于傳統(tǒng)的方法,本文所提解碼方法是直接對腦電信號的協(xié)方差特征進行處理,將腦電信號的特征提取轉(zhuǎn)化為協(xié)方差特征的降維。然后再借助黎曼幾何中高效的分析工具來設(shè)計分類器,在低維子空間中進行有效地識別分類,達(dá)到解碼目的。這是基于運動想象的腦機接口系統(tǒng)領(lǐng)域一種全新的設(shè)計思路�；谏鲜龅脑O(shè)計思路,本文具體提出四種不同的解碼方法,主要工作和研究成果有:1.原始的腦電信號協(xié)方差特征維數(shù)較高,在進行黎曼距離計算時,容易導(dǎo)致過高的計算量,而且也容易遭遇到過擬合的問題。因此,針對原始高維的協(xié)方差特征,我們首先提出一個基于黎曼距離的雙線性等距降維算法(Bilinear Isometric Riemannian Embedding,BIRE)。該算法是無監(jiān)督降維模型,旨在求解一個能夠保持原始高維空間的黎曼距離結(jié)構(gòu)的子空間。并且,該子空間同樣具有對稱正定矩陣形式,坐落于低維的黎曼流形中。然后借助黎曼流形的切平面,在子空間中設(shè)計嵌套判別分析(Embedding Discriminate Analysis,EDA)分類器,對子空間中的樣本進行分類識別。最后在兩個運動想象數(shù)據(jù)集上進行驗證,由于避免了過擬合和高計算量問題,本解碼方法取得不錯的效果,明顯優(yōu)于其他競爭算法。2.工作1的降維方法并沒有充分利用訓(xùn)練集的標(biāo)簽信息,而標(biāo)簽信息又?jǐn)y帶大量的可分信息,有助于增強解碼的性能。因此,我們又從有監(jiān)督的角度去設(shè)計降維,提出一種基于等距映射的雙線性子流形學(xué)習(xí)降維算法(Bilinear Sub-Manifold Learning,BSML)。該算法先根據(jù)標(biāo)簽計算各類協(xié)方差特征的黎曼均值,然后通過最小化類間距離差來求得雙線性映射矩陣,達(dá)到降維目的。在求得低維子空間后,設(shè)計兩個高效的分類算法,對子空間中的樣本進行分類識別。其中,第一個分類算法是借助黎曼距離進行聚類分析,第二個分類算法是在子空間的切平面上采用傳統(tǒng)分類器分類。通過在兩個運動想象數(shù)據(jù)集上進行實驗,證明了本解碼方法的性能。另外,我們通過實驗證明了本解碼方法也適用于小樣本的情況。3.不同于上述兩種基于距離保持的全局降維方法,我們從樣本局部鄰域特性的角度,重新設(shè)計降維算法,提出一種雙線性模糊特性及局部保存(Bilinear Fuzzy Discriminate Locality Preserving,BFDLP)降維算法。首先對協(xié)方差特征構(gòu)造黎曼圖模型,對局部鄰域特性進行建模,并保持局部鄰域設(shè)計雙線性降維模型。然后,結(jié)合腦電信號易受干擾情況,在雙線性降維模型中增加模糊技術(shù),增強降維算法的性能。在求得低維子空間后,在低維子空間的切平面中,引入極限學(xué)習(xí)機(Extreme Learning Machine,ELM)分類器進行分類。兩個數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明本解碼方法優(yōu)于其他競爭算法,而且能夠提高系統(tǒng)抗干擾能力。4.在實際運動想象任務(wù)中,并不是所有通道都具有相等的作用,比如在左右運動想象中,_3和_4通道會比其他通道作用更大。基于此考慮,我們最后提出一種雙線性正則局部保持降維算法(Bilinear Regularized Locality Preserving,BRLP),在局部鄰域特性保持的基礎(chǔ)上,引入刻畫通道權(quán)重的正則項,增強降維性能。并且在用BRLP算法求解出一個低維子空間之后,我們在子空間的切平面中采用ELM對子空間的樣本進行分類。從兩個數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果來看,本解碼方法效果顯著,而且優(yōu)于相關(guān)競爭算法。
【圖文】：

象左手右手運動的ERD現(xiàn)象。當(dāng)想象左手運動時，大腦皮層右側(cè)(ERD 現(xiàn)象，相關(guān)區(qū)域能量減小；當(dāng)想象右手運動時，大腦皮層左側(cè)現(xiàn)ERD 現(xiàn)象，相關(guān)區(qū)域能量減小[21]。-1: The ERD phenomenon for left and right hand imagery movemtor cortex (C4 electrode area) appears the ERD phenomenon when t left hand imagery movements. The left motor cortex (C3 electrode are phenomenon when the subject performs right hand imagery moveme想象系統(tǒng)的生理基礎(chǔ)是：當(dāng)人在想象軀體不同部位的運動時，會不同功能區(qū)域，，從而產(chǎn)生具有不同特性的腦電信號[22, 23]。而所謂事件相關(guān)去同步化（Event-related desynchronization，ERD）和事vent-related synchronization，ERS）現(xiàn)象[21, 24]。當(dāng)人在想象運動時

用黎曼距離才能準(zhǔn)確刻畫協(xié)方差特征間的關(guān)系。因此，我們需要用一種新的構(gòu)圖方法來刻畫協(xié)方差特征的關(guān)系。在本文中，我們構(gòu)建了一個基于黎曼距離的圖，稱為黎曼圖（Riemannian graph），如圖4-1 所示。在構(gòu)建黎曼圖之后，很多傳統(tǒng)的基于圖的算法都可以應(yīng)用于黎曼圖上。圖 4-1: 黎曼圖及其一個鄰域結(jié)構(gòu)Figure 4-1: Riemannian graph and local structure.圖的另一個特點是能夠反映樣本的局部特性，圖的每條邊權(quán)重反應(yīng)相鄰兩個點的關(guān)系，而每個點的鄰域都有一組邊權(quán)重與之相對應(yīng)�；诖怂悸罚芏嗑植勘３纸稻S算法被提出，比如LLE[78]，locality preserving projection[99]，Laplacian eigenmaps[83]等。這些算法都是通過保持高維空間中鄰域的相似性去求解一個低維的空間，但是鄰域的相似性是通過歐式距離進行刻畫
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN911.7;R318

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10 葉依露;賴W毩

本文編號：2658847