本文關(guān)鍵詞：混合腦機(jī)接口實(shí)現(xiàn)及其應(yīng)用研究

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【摘要】：本文主要內(nèi)容為混合腦機(jī)接口實(shí)現(xiàn)及其應(yīng)用研究,包括在線腦機(jī)接口系統(tǒng)設(shè)計(jì)和腦電信號(hào)分析方法研究?jī)纱笾饕糠�。研究過(guò)程中實(shí)現(xiàn)了腦機(jī)接口系統(tǒng)從離線到在線系統(tǒng)的跨越,完成了三個(gè)在線腦機(jī)接口算法與實(shí)時(shí)在線系統(tǒng)設(shè)計(jì),包括基于事件關(guān)聯(lián)電位腦機(jī)接口的電視遙控異步系統(tǒng)、基于語(yǔ)音與腦電協(xié)同控制的輪椅、基于腦電-眼電控制的混合腦機(jī)接口系統(tǒng)。特別是針對(duì)目前運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口無(wú)法實(shí)現(xiàn)多自由控制為突破口,提出持續(xù)-輕快運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口新范式,并對(duì)其采用二級(jí)控制模式獲取離散指令和連續(xù)指令,以突破傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口無(wú)法實(shí)現(xiàn)多自由控制的限制;進(jìn)一步采用異步協(xié)議參與調(diào)控分類器的輸出,實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口的異步控制,腦機(jī)接口異步控制的實(shí)現(xiàn)可以克服同步腦機(jī)接口系統(tǒng)實(shí)時(shí)性差、錯(cuò)誤觸發(fā)的缺陷,為腦機(jī)接口實(shí)用化邁出堅(jiān)實(shí)的一步。具體表現(xiàn)為:第一,設(shè)計(jì)了基于事件關(guān)聯(lián)電位腦機(jī)接口的電視遙控異步系統(tǒng),包括腦電信號(hào)預(yù)處理、特征提取、分類識(shí)別實(shí)時(shí)算法,開(kāi)發(fā)了具有通訊功能的遙控器,實(shí)現(xiàn)了腦機(jī)接口電視遙控異步系統(tǒng)。受試者可以利用腦電波來(lái)遙控電視選擇頻道和調(diào)整音量,這為重癥癱瘓病人拓展其與自然的直接交流開(kāi)辟了新的通道。5位健康的受試者參與了訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)和在線實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)過(guò)特定的訓(xùn)練,受試者均可有效控制該腦機(jī)接口電視遙控系統(tǒng),其統(tǒng)計(jì)平均準(zhǔn)確率達(dá)87%,平均傳輸速率(Information Transfer Rate,ITR)達(dá)35 bits/min,滿足了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的需求。第二,我們提出了一個(gè)基于腦機(jī)接口和語(yǔ)音識(shí)別的混合腦機(jī)接口控制策略,并成功應(yīng)用于輪椅協(xié)同控制。通過(guò)執(zhí)行相關(guān)的活動(dòng),受試者可以在輪椅上實(shí)現(xiàn)四個(gè)控制行為(啟動(dòng)、停止、右轉(zhuǎn)、左轉(zhuǎn))。五位健康的受試者參與室內(nèi)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:通過(guò)混合腦機(jī)接口的協(xié)調(diào)控制機(jī)制,取得了較高的最優(yōu)路徑比和最優(yōu)時(shí)間比,同時(shí)也顯示了語(yǔ)音識(shí)別是腦機(jī)接口的一個(gè)有價(jià)值的補(bǔ)充(快速、準(zhǔn)確),可用于輔助腦機(jī)接口控制系統(tǒng),該智能輪椅目標(biāo)群體為能主動(dòng)發(fā)出單音(如:“啊”)的失語(yǔ)癱瘓患者。此外,我們還提出了一種基于超聲波傳感器的輔助避障方法,設(shè)計(jì)了多路超聲波傳感器避障系統(tǒng)和避障提示反饋界面。用戶可借助反饋界面上實(shí)時(shí)提示的信息做出有效的避障決策。若無(wú)法成功避障,輪椅控制系統(tǒng)則立即啟動(dòng)緊急停車功能,避免與其它障礙物發(fā)生碰撞,以保證腦控輪椅及用戶的安全。第三,為滿足輪椅多自由度、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的實(shí)際控制需求,提出融合事件關(guān)聯(lián)電位(Event Related Potential,ERP)、運(yùn)動(dòng)想象(Motor Imagery,MI)和眨眼的混合腦機(jī)接口范式,該混合腦機(jī)接口集成了事件關(guān)聯(lián)電位識(shí)別準(zhǔn)確率高,運(yùn)動(dòng)想象及眨眼識(shí)別速度快優(yōu)點(diǎn),可有效克服單模態(tài)腦機(jī)接口的不足。由于混合腦機(jī)接口所選特征相互獨(dú)立,采用并行算法實(shí)時(shí)處理,將明顯提高系統(tǒng)整體信息傳輸率。這恰好可以滿足輪椅多自由度、實(shí)時(shí)控制的需要,為多自由度控制系統(tǒng)研究開(kāi)拓了新的途徑。通過(guò)執(zhí)行相關(guān)的意識(shí)任務(wù),用戶可以控制輪椅實(shí)現(xiàn)七個(gè)操作行為。四位健康的受試者參與了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果不僅表明腦控輪椅系統(tǒng)本身的可操作性,魯棒性,同時(shí)也進(jìn)一步表明,該輪椅完全由受試者腦電自主控制,而不要借助其他輔助設(shè)備(如:自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng))。第四,提出了一種時(shí)-空-頻運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)分析方法,通過(guò)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證,篩選出與受試者匹配的時(shí)間窗與頻帶,進(jìn)一步懫用共空域模式算法進(jìn)行空間濾波和特征提取,最后采用相關(guān)向量機(jī)分類。通過(guò)對(duì)BCI Competition III Data IVa(Motor Imagery,Small Training Sets)進(jìn)行測(cè)試,其平均分類準(zhǔn)確為90.28%,為運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)兩分類在線算法研究提供了一種新方法。此外針對(duì)事件關(guān)聯(lián)電位,利用BCI competition III Data set II:(P300 Speller Paradigm)數(shù)據(jù),提取8通道腦電信號(hào),組成數(shù)據(jù)集和測(cè)試集。采用隨機(jī)初始化和去噪自編碼初始化兩種方法初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:七項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)均較為理想,同時(shí)也驗(yàn)證了降噪自編碼初始化比隨機(jī)初始化效果要更好。以識(shí)別準(zhǔn)確率(Recognition Rate)一項(xiàng)指標(biāo)說(shuō)明,采用隨機(jī)初始化:受試者A,B分別為93.9%,94.1%;采用降噪自編碼初始化:受試者A,B分別為95.4%,96.1%。本文研究的開(kāi)展可望為腦機(jī)接口多自由度實(shí)時(shí)控制的研究開(kāi)拓新的途徑,為延伸和提高人類行為控制能力提供新技術(shù)。
【關(guān)鍵詞】：混合腦機(jī)接口 運(yùn)動(dòng)想象 事件關(guān)聯(lián)電位 相關(guān)向量機(jī) 降噪自編碼
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R338;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-38
• 1.1 研究背景與意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀13-15
• 1.3 腦機(jī)接口系統(tǒng)原理15-16
• 1.3.1 國(guó)際10-20系統(tǒng)15-16
• 1.3.2 單極導(dǎo)聯(lián)與雙極導(dǎo)聯(lián)16
• 1.4 腦機(jī)接口分類與特點(diǎn)16-18
• 1.5 腦電信號(hào)處理常用方法18-25
• 1.5.1 預(yù)處理18-19
• 1.5.2 特征提取19-21
• 1.5.3 分類識(shí)別21-25
• 1.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)腦電信號(hào)處理方法25-29
• 1.6.1 BP-Adaboost25-26
• 1.6.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)26-29
• 1.7 腦機(jī)接口的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)29-31
• 1.7.1 混淆矩陣29-30
• 1.7.2 分類準(zhǔn)確率30
• 1.7.3 信息傳輸速率30
• 1.7.4 受試者工作特征曲線30-31
• 1.7.5 相關(guān)系數(shù)31
• 1.8 典型腦機(jī)接口及系統(tǒng)31-35
• 1.8.1 基于事件關(guān)聯(lián)電位的腦機(jī)接口31
• 1.8.2 基于SSVEP的腦機(jī)接口31-32
• 1.8.3 混合腦機(jī)接口32
• 1.8.4 基于P300和運(yùn)動(dòng)想象的二維光標(biāo)32-33
• 1.8.5 基于P300和自動(dòng)導(dǎo)航的輪椅33
• 1.8.6 腦機(jī)接口鼠標(biāo)控制的網(wǎng)頁(yè)瀏覽器33-34
• 1.8.7 基于運(yùn)動(dòng)想象的四旋翼飛行器34-35
• 1.9 本文的主要研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)35-38
• 第二章 基于事件關(guān)聯(lián)電位腦機(jī)接口的電視遙控異步系統(tǒng)38-48
• 2.1 系統(tǒng)組成38-39
• 2.2 用戶界面39-40
• 2.3 腦電信號(hào)實(shí)時(shí)處理算法40-41
• 2.4 遙控器硬件設(shè)計(jì)41
• 2.5 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)41-43
• 2.5.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備41-42
• 2.5.2 訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)42-43
• 2.5.3 評(píng)估實(shí)驗(yàn)43
• 2.6 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果43-46
• 2.6.1 分類器選擇43-44
• 2.6.2 循環(huán)次數(shù)與識(shí)別準(zhǔn)確率的關(guān)系44-45
• 2.6.3 導(dǎo)聯(lián)選擇45-46
• 2.7 本章小結(jié)46-48
• 第三章 基于腦電與單音協(xié)同控制的輪椅控制系統(tǒng)及其輔助避障設(shè)計(jì)48-60
• 3.1 引言48-49
• 3.2 系統(tǒng)概述49-55
• 3.2.1 腦電信號(hào)數(shù)據(jù)采集50
• 3.2.2 輪椅通訊模塊硬件設(shè)計(jì)50-51
• 3.2.3 非特定人孤詞識(shí)別51-52
• 3.2.4 用戶界面52
• 3.2.5 協(xié)同控制機(jī)制52-55
• 3.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析55-56
• 3.4 超聲波輔助避障56-57
• 3.4.1 輔助避障方法57
• 3.4.2 反饋界面57
• 3.5 本章小結(jié)57-60
• 第四章 基于腦電-眼電的混合腦機(jī)接口輪椅控制系統(tǒng)60-78
• 4.1 引言60-61
• 4.2 腦控輪椅結(jié)構(gòu)61-67
• 4.2.1 腦電信號(hào)采集62
• 4.2.2 用戶界面62-63
• 4.2.3 通訊模塊63
• 4.2.4 眼電-腦電混合腦機(jī)接口63-67
• 4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果67-74
• 4.3.1 系統(tǒng)校準(zhǔn)68-70
• 4.3.2 前進(jìn),后退,停止評(píng)估實(shí)驗(yàn)70-72
• 4.3.3 輪椅性能綜合實(shí)驗(yàn)72-74
• 4.4 討論74-76
• 4.5 本章小結(jié)76-78
• 第五章 腦電信號(hào)分析方法研究78-96
• 5.1 基于時(shí)-空-頻聯(lián)合選擇的運(yùn)動(dòng)想象相關(guān)向量機(jī)分析方法78-83
• 5.1.1 被試、實(shí)驗(yàn)范式和數(shù)據(jù)采集79
• 5.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理79-80
• 5.1.3 時(shí)間窗與頻帶優(yōu)化80
• 5.1.4 空間濾波與特征提取80-81
• 5.1.5 分類器81-83
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果83-86
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)分析83-86
• 5.3 基于降噪自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的事件關(guān)聯(lián)電位分析方法86-95
• 5.3.1 被試、實(shí)驗(yàn)范式和數(shù)據(jù)采集86-87
• 5.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理87-88
• 5.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及初始化88-89
• 5.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與分類89-91
• 5.3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果91-92
• 5.3.6 實(shí)驗(yàn)分析92-95
• 5.4 本章小結(jié)95-96
• 第六章 總結(jié)與展望96-98
• 6.1 總結(jié)96-97
• 6.2 展望97-98
• 參考文獻(xiàn)98-114
• 攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果114-116
• 致謝116-117
• 答辯委員會(huì)對(duì)論文的評(píng)定意見(jiàn)117

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3 沈廣澤;司峻峰;寧新寶;;一種用于腦機(jī)接口的模式識(shí)別方法[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;2007年06期

4 趙均榜;張智君;;基于皮層誘發(fā)電位的腦機(jī)接口研究進(jìn)展[J];航天醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)工程;2010年01期

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6 何慶華;吳海靜;田逢春;馮正權(quán);劉濤;鐘美楠;王正國(guó);;用于控制短消息發(fā)送的實(shí)時(shí)腦機(jī)接口系統(tǒng)[J];中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志;2012年03期

7 姚林;張定國(guó);王穎;;腦機(jī)接口控制的下肢功能性電刺激系統(tǒng)研究[J];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào);2012年05期

8 高海娟;徐桂芝;王磊;郭苗苗;;基于雙耳分聽(tīng)范式的聽(tīng)覺(jué)腦機(jī)接口研究[J];河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2013年06期

9 楊幫華,顏國(guó)正,丁國(guó)清,于蓮芝;腦機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù)研究[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;2005年04期

10 鄒繼東;陳小平;和衛(wèi)星;趙世婧;吉奕;;小波熵提取腦意識(shí)任務(wù)特征的腦機(jī)接口設(shè)計(jì)[J];中國(guó)臨床康復(fù);2006年13期

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1 錢久超;夏斌;楊文璐;;基于P300誘發(fā)電位的腦機(jī)接口技術(shù)研究綜述[A];全國(guó)第21屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議（CACIS·2010）暨全國(guó)第2屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

2 ;腦機(jī)接口數(shù)據(jù)競(jìng)賽[A];首屆全國(guó)功能神經(jīng)影像學(xué)和神經(jīng)信息學(xué)研討會(huì)論文匯編[C];2003年

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4 何慶華;吳寶明;王禾;卓豫;;腦機(jī)接口視覺(jué)剌激方法實(shí)驗(yàn)研究[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程進(jìn)展——2007中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2007年

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6 郭苗苗;徐桂芝;王磊;王江;;基于小波變換的聽(tīng)覺(jué)腦機(jī)接口特征信號(hào)分析[A];天津市生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)第三十一屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

7 賈文艷;趙香花;高小榕;高上凱;楊福生;;2003年腦機(jī)接口數(shù)據(jù)競(jìng)賽論文之五——想像左右手運(yùn)動(dòng)的單次腦電信號(hào)分類[A];首屆全國(guó)功能神經(jīng)影像學(xué)和神經(jīng)信息學(xué)研討會(huì)論文匯編[C];2003年

8 何慶華;吳寶明;王禾;鐘渝;杜曉蘭;彭承琳;;瞬態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位在腦機(jī)接口中的實(shí)驗(yàn)研究[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)第六次會(huì)員代表大會(huì)暨學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要匯編[C];2004年

9 高小榕;;腦機(jī)接口中的信息傳輸技術(shù)[A];Proceedings of the 8th Biennial Conference of the Chinese Society for Neuroscience[C];2009年

10 張少白;陳悅;;腦皮層信號(hào)ECoG在腦機(jī)接口中的應(yīng)用研究[A];第25屆中國(guó)控制與決策會(huì)議論文集[C];2013年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 本報(bào)記者 羅朝淑;腦機(jī)接口：?jiǎn)酒鹕窠?jīng)康復(fù)的新希望[N];科技日?qǐng)?bào);2011年

2 常麗君;腦機(jī)接口讓猴子成功控制虛擬手臂[N];科技日?qǐng)?bào);2013年

3 葉平安;腦機(jī)接口：人與電腦的橋梁[N];電腦報(bào);2014年

4 本報(bào)記者 馬文方;腦機(jī)接口：互聯(lián)網(wǎng)遙遠(yuǎn)的疆界[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2010年

5 實(shí)習(xí)生 陳明立;腦機(jī)接口,開(kāi)啟“心靈感應(yīng)”時(shí)代[N];科技日?qǐng)?bào);2010年

6 本報(bào)記者 孫燕燕;洪波：腦機(jī)接口傳遞思維[N];北京科技報(bào);2010年

7 記者 李鵬;“腦機(jī)接口”實(shí)驗(yàn)：意識(shí)控制成真[N];北京科技報(bào);2012年

8 松鼠會(huì);腦機(jī)接口 不只是科幻[N];科學(xué)導(dǎo)報(bào);2012年

9 安之;未來(lái)至上在創(chuàng)“芯”[N];經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào);2014年

10 記者 陳寧 通訊員 周煒 楊洋;“鼠哥”眼光出眾的奧秘[N];浙江日?qǐng)?bào);2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 趙慧霞;蜜蜂（Apis mellifera L.）腦機(jī)接口的飛行控制神經(jīng)機(jī)理研究[D];浙江大學(xué);2014年

2 王洪濤;混合腦機(jī)接口實(shí)現(xiàn)及其應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2015年

3 劉伯強(qiáng);腦機(jī)接口分類算法及實(shí)驗(yàn)研究[D];天津大學(xué);2005年

4 余天佑;多模態(tài)與多自由度腦機(jī)接口研究[D];華南理工大學(xué);2013年

5 吳正華;穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位在腦機(jī)接口及認(rèn)知過(guò)程中的應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2008年

6 程明;基于腦電信號(hào)的腦—計(jì)算機(jī)接口的研究[D];清華大學(xué);2004年

7 龍錦益;腦信號(hào)分析的算法研究與多模態(tài)腦機(jī)接口[D];華南理工大學(xué);2012年

8 朱丹華;基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位相位的腦機(jī)接口研究[D];浙江大學(xué);2011年

9 何慶華;基于視覺(jué)誘發(fā)電位的腦機(jī)接口實(shí)驗(yàn)研究[D];重慶大學(xué);2003年

10 吳邊;基于腦電節(jié)律特征優(yōu)化與同步性的運(yùn)動(dòng)意愿解析[D];浙江大學(xué);2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李佳乘;基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位腦機(jī)接口系統(tǒng)的腦信號(hào)處理與研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 張錦濤;P300腦機(jī)接口的在線半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法與系統(tǒng)研究[D];華南理工大學(xué);2015年

3 吳俊;EEG-fMRI混合腦機(jī)接口去噪及信號(hào)源定位技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2015年

4 趙萍萍;基于偽隨機(jī)序列的彩色視覺(jué)刺激的腦機(jī)接口系統(tǒng)[D];蘇州大學(xué);2015年

5 張玉霞;基于P300和SSVEP的混合型腦機(jī)接口的分析與研究[D];山東大學(xué);2015年

6 劉楊;腦機(jī)接口信號(hào)的多模式識(shí)別融合技術(shù)研究[D];重慶理工大學(xué);2015年

7 貴照眾;流程可配置分布式運(yùn)動(dòng)腦機(jī)接口計(jì)算平臺(tái)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];浙江大學(xué);2015年

8 馬超;基于單通道腦機(jī)接口的嵌入式智能輪椅控制系統(tǒng)研究[D];廣西大學(xué);2015年

9 李茂全;基于VEP的腦機(jī)接口系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[D];南昌大學(xué);2015年

10 趙淑菊;基于腦機(jī)接口車輛目的地選擇系統(tǒng)的性能測(cè)試和影響因素分析[D];北京理工大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：540121