本文關(guān)鍵詞：基于腦網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的異步BCI系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：腦—機(jī)接口(Brain-computer interface,BCI)是一種不依賴周圍神經(jīng)和肌肉組織,完全自主的實(shí)現(xiàn)人腦對(duì)外部環(huán)境直接控制的系統(tǒng)。BCI涉及多學(xué)科交叉技術(shù),在醫(yī)療康復(fù)、運(yùn)動(dòng)輔助、人機(jī)交互等領(lǐng)域有廣闊前景。無創(chuàng)腦電圖(Electroencephalogram,EEG)以其簡(jiǎn)便、高時(shí)間分辨率的優(yōu)點(diǎn)成為目前BCI系統(tǒng)中使用最廣泛應(yīng)用的技術(shù)之一。然而研究發(fā)現(xiàn),約有15%到30%的用戶存在“BCI盲”問題,即該類用戶難以誘發(fā)出較強(qiáng)的(Event-Related Desynchronization)ERD/(Event-Related Synchronization)ERS等特征信號(hào),無法測(cè)量到相關(guān)節(jié)律信號(hào)。此外,不同被試的特征信號(hào)存在差異性。這些問題導(dǎo)致基于EEG的BCI系統(tǒng)需要對(duì)被試進(jìn)行嚴(yán)格篩選且大量前期訓(xùn)練。然而,EEG的時(shí)間序列能夠反映腦區(qū)之間的協(xié)同關(guān)系。基于此,可將EEG時(shí)間序列轉(zhuǎn)換成一個(gè)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)的測(cè)度與意識(shí)有關(guān)聯(lián)。這種將EEG時(shí)間序列轉(zhuǎn)換成網(wǎng)絡(luò)的思路,為解決BCI系統(tǒng)存在的問題提供了一種新途徑。以腦網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為切入點(diǎn),以設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)異步BCI系統(tǒng)為目標(biāo),重點(diǎn)解決基于腦網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的BCI系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程中的問題。本文的主要研究工作包括:(1)針對(duì)如何建立腦網(wǎng)絡(luò)模型的問題,首先通過定位激活腦區(qū)確定了FC1等18個(gè)關(guān)鍵通道作為腦網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn);其次從幅值和相位角度分別采用相干系數(shù)(COH)和相位鎖相(PLV)量化節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系,構(gòu)建加權(quán)網(wǎng)絡(luò)和二值網(wǎng)絡(luò)。(2)圍繞異步BCI中工作態(tài)和空閑態(tài)判別這一核心問題,通過肌電信號(hào)(EMG)確定運(yùn)動(dòng)起始時(shí)刻,提取運(yùn)動(dòng)執(zhí)行前500ms到1200ms時(shí)間段的運(yùn)動(dòng)準(zhǔn)備電位(BP)作為工作態(tài),以此代替運(yùn)動(dòng)執(zhí)行中的EEG,判別被試工作態(tài)和空閑態(tài),減少基于腦網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的BCI響應(yīng)延遲。(3)針對(duì)異步BCI實(shí)現(xiàn)中的關(guān)鍵問題,設(shè)計(jì)了面向腦網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的實(shí)驗(yàn)范式、解決了信號(hào)預(yù)處理問題、提取腦網(wǎng)絡(luò)測(cè)度作為特征,采用線性Fisher和非線性SVM分類器對(duì)特征進(jìn)行分類識(shí)別。對(duì)多被試的十折交叉驗(yàn)證顯示:兩種分類器下基于COH加權(quán)網(wǎng)絡(luò)分類正確率分別達(dá)到61.70%和67.70%,二值網(wǎng)絡(luò)分類正確率分別達(dá)到69.48%和69.75%;基于PLV加權(quán)網(wǎng)絡(luò)分類正確率分別達(dá)到64.78%和69.47%,二值網(wǎng)絡(luò)分類正確率分別達(dá)到72.28%和76.72%。(4)基于上述核心算法,優(yōu)選PLV二值腦網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)為特征,SVM為主要分類器,實(shí)現(xiàn)了在線預(yù)處理、特征提取和分類識(shí)別算法。異步BCI系統(tǒng)的運(yùn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:系統(tǒng)能夠判斷工作態(tài)和空閑態(tài),在線識(shí)別率達(dá)到59.84%。結(jié)果表明基于腦網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的異步BCI系統(tǒng)具有可行性,可作為一種新途徑。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R318;TN911.7

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