基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口实验研究

为提取应用于脑-机接口系统的稳态视觉诱发电位信号(SSVEP),运用叠加平均与快速傅里叶变换(FFT)相结合的方法,由其频谱图上得到作为输入信号的稳态视觉诱发电位信号.通过实验确定了叠加平均次数与最佳视觉刺激颜色,并对混合闪光刺激下SSVEP的提取进行了研究.实验结果表明,该方法提取出的SSVEP信号能够反映使用者的控制意图,可应用于脑-机接口系统.     

相位同步方法用于稳态视觉诱发电位的测量

稳态视觉诱发电位(SSVEP)被广泛用于脑-机接口和脑电的稳态标记频率检测中.在这些研究中,都需要解决一个问题:当视觉刺激的频率发生变化时,如何通过分析SSVEP信号,快速准确地跟踪上这种变化.解决这个问题通常的分析方法是利用信号的频谱特征.该文依据稳态视觉诱发电位与视觉刺激之间的时间锁定关系,提出用相位同步化方法来解决这个问题.实验结果表明,相位同步化方法能够更加准确地定位刺激频率的变化时刻.在SSVEP研究中,相位同步化可以作为一个新的可资利用的特征.     

稳态运动视觉诱发电位的诱发及在脑机接口中的应用进展

基于稳态运动视觉诱发电位(SSMVEP)的脑机接口(BCI)能够减少使用者的视觉疲劳,但其信号强度和系统性能仍不能代替基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的BCI.本文对提高SSMVEP信噪比的两种思路以及SSMVEP在BCI中的应用进行了综述.首先归纳和总结了影响SSMVEP诱导和性能的3个主要因素,即运动视觉刺激方式...     

基于稳态视觉诱发电位的脑电控制上肢康复机器人

针对现阶段基于脑机接口(brain-computer interface,BCI)的康复机器人存在多目标分类时间长、识别准确率仍有待提升的问题,设计了一种由脑电信号控制的上肢康复机器人,对脑电信号中的稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked po-tential,SSVEP)分类,进而判断...     

稳态视觉诱发电位的脑机接口范式及其信号处理方法研究

在概述国内外稳态视觉诱发电位脑机接口技术研究的基础上,针对传统稳态视觉诱发电位(SSVEP)在脑-机接口(BCI)系统应用中存在的问题,在范式设计方面,分别提出了基于牛顿环、高频组合编码和幅值调制的SSVEP的3种BCI范式。针对脑电信号微弱、辨识困难的问题,提出了基于随机共振机制的稳态运动视觉诱发电位增强方法;针对高频组合编码稳态视觉诱发电位(CCH-SSVEP)新范式响应信号的非平稳、弱信号特征,提出基于改进的希尔伯特黄变换的CCHSSVEP响应信号处理方法,提高了识别率。在系统应用方面,将牛顿环运动刺激范式与运动场景相结合,设计了场景结合导航技术,相对于传统方法,将刺激目标关联具体的物理位置,导航效率显著提升,将运动场景与刺激目标结合的所见即所得的方式提升了用户预选目标效率以及路线规划能力,同时也有利于用户集中注意力,提高脑电信噪比。最终,将该技术成功地应用于残疾轮椅的脑电导航控制中,取得了令人满意的效果。     

基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口研究

实现了一个以液晶显示器(LED)产生刺激频率的稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑-机接口系统(BCIs)。为了从脑电中提取出稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号,运用基于快速傅里叶变换(FFT)的方法和基于Mallat小波及AR模型分析法这两种处理方法对脑电信号进行离线分析。实验结果表明,用这两种方法提取SSVEP信号都可以达到很高的准确率;而基于FFT的方法更适用于脑-机接口系统。因此用基于FFT的方法完成了这个SSVEPBCIs的在线实验。     

用于稳态视觉诱发电位脑机接口目标识别的深度学习方法

针对稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号存在个体差异性强、信噪比低等特点而导致其识别困难等问题,提出一种用于SSVEP信号分类识别的深度学习方法。该方法以原始多通道SSVEP信号为输入,利用SSVEP信号的时空特性,首先使用一维时间卷积核对输入信号的时域进行卷积操作;然后使用一维空间卷积核进行空域卷积,对多通道信息进行融合;最后采用降采样、多尺度卷积、全连接等操作完成SSVEP信号的分类识别。实验结果表明:利用该方法在较短时间的视觉刺激下即可实现对被试者SSVEP信号的有效识别;在1 s刺激时长时,该方法的平均离线信息传输率为94.17 b/min,平均识别准确率为93.3%,相比于无监督典型相关分析方法和有监督支持向量机分析方法,识别准确率分别提升了48.73%、41.21%。该方法具有较高的目标识别效率及鲁棒性,有效提高了基于稳态视觉诱发电位信号的脑-机接口的性能。     

稳态视觉诱发电位脑机接口的现场可编程逻辑门阵列实现

针对稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑机接口(BCI)系统对计算机性能要求较高的问题,提出一种以现场可编程门阵列(FPGA)和商用脑电采集设备为核心的SSVEP-BCI系统。该系统通过FPGA独立的显示模块,实现了视频图形矩阵(VGA)接口的控制;按照显示刷新帧的方式分配闪烁频率对应的范式图案,实现了诱发SSVEP信号所需范式的稳定显示。通过实验对所设计的VGA视觉刺激器光闪烁频率进行采集分析可知,视觉刺激器范式显示频率与所设计的频率基本一致,可用于SSVEP诱发实验。结合所设计的视觉刺激器,完成了基于FPGA的脑电信号处理和特征识别。设计方案使用串口将脑电信号传输到FPGA端,采用快速傅里叶变换分析频率成分,对视觉刺激器对应的频率进行分析比较,最终通过实验对系统进行验证。结果表明:设计的系统在4个刺激目标和单次实验时长2s的情况下,实现了平均85.25%的识别正确率,表明系统能够实现SSVEP信号的诱发和有效识别,并且能够达到较好的效果。     

基于稳态视觉诱发电位的脑电信号分类算法比较

基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)的脑-机接口(brain computer interface,BCI)系统具有分类准确率高、用户不用长时间训练等优点而广受关注.如何高效地对SSVEP信号频率识别而实现更好的分类效果是SS-VEP-BCI的核心...     

用于稳态视觉诱发电位特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法

针对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)范式下脑电信号(electroencephalograph,EEG)信噪比低、限制其识别正确率提高及脑-机接口应用等问题,根据EEG随机性、近似平稳的特点,提出了用于SSVEP特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法。该方法利用短时傅里叶变换对EEG进行时频分析,并通过同步压缩变换对时频平面的能量在频率方向进行重新分配,获得频率曲线更加集中的时频表达;同时为提高EEG信噪比,提取SSVEP脑电中特征频率附近信号进行重构,并利用典型相关分析进行分类识别,有效提高了最终识别正确率。仿真和实验结果表明,该方法极大地提高了信号的信噪比,具有良好的抗噪声性能和信号提取精度,且与传统的经验模态分解和常规滤波方法相比,该方法平均识别正确率最多分别提高了9.98%和4.38%,平均信息传输率最多分别提高了7.57bit/min和2.69bit/min,有效提高了SSVEP范式下脑-机接口的工作性能。     

Neural suppression of distractors surrounding the spotlight: Evidence from steady-state visual evoked potentials

The present study investigated the allocation of spatial attention using steady-state visual evoked potentials(SSVEPs).The SSVEP is elicited in visual cortical areas by a repetitive flicker having the same fundamental frequency as the driving stimulus.Two flickers were applied with the letter stream presented in the center of the monitor and the distractor presented on either the left or right side of the target.Participants were instructed to detect the target letter in the letter stream.The distance of the two flickers was manipulated.The results show that the amplitudes of the SSVEPs elicited by the distractor were enhanced when it was in the closest position and suppressed when it was at a farther distance.But the amplitudes rebounded at the farthest distance.Meanwhile,the SSVEP elicited by the target flicker remained stable independent of the distance of the distractor.Thus,the present study indicates that focused attention involves neural suppression surrounding the classic spotlight,and the SSVEP paradigms open new avenues for studying the attentional suppression mechanism.     

基于视觉双特征的并行联合脑-机接口范式的研究

基于多特征的并行联合脑-机接口与单一特征脑-机接口相比,能利用更多信息和并行方式提高特征提取和系统执行效率。提出了一种基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)和运动起始视觉诱发电位(MVEP)的双特征并行联合脑-机接口范式,通过设计3×3字符拼写范式,矩阵中纵列白色竖条按设定频率闪烁诱发SSVEP,横行中白色竖条随机运动诱发MVEP。实验表明,被试者关注目标字符时,两种特征脑电信号被同时诱发出来,并且对两种脑电信号进行特征识别能够检测出被试者选取的目标字符。联合范式并行的刺激编码方式有效节约了刺激诱发时间,为构建更为实用的联合脑-机接口提供了一种实现方法。     

数据区间优化对SSVEP算法性能的影响

稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)响应的个体差异性较大,不同环境下各被试者脑电信号的质量有差别.针对这个问题,研究了SSVEP中数据区间的优化对CCA(典型相关分析)和ECCA(扩展典型相关分析)方法分类结果的影响.首先通过网格搜索方法找到脑电信号的...     

脑卒中后椎体束华勒变性的功能磁共振研究

目的应用扩散张量与磁共振波谱技术,对急性脑卒中患者进行分析,探讨其反映患者病情变化的价值.方法取一侧脑卒中患者26例,健康志愿者30例.在常规扫描后再进行DTI,MRS扫描,采用NIHSS和BI评分评价患者功能,并定期复查.分析患者梗死病灶、大脑脚ADC值、FA值及MRS的代谢产物数值变化.结果 1）病灶FA值低于正常值,与NIHSS呈正相关,与BI呈负相关.脑干FA值减小,提示神经纤维出现华勒变性;2）病灶NAA下降,低于正常侧,P〈0.01;病灶侧Cr,Cho较正常侧改变不明显,P〉0.05;大脑脚NAA 1个月后降低.结论对脑卒中患者进行DTI与MRS扫描,能较早反映患者病情严重程度,还能判断预后,并指导临床康复治疗.     

急性脑梗死偏瘫患者踝关节运动功能障碍的fMRI研究

目的:利用功能磁共振成像(fMRI)技术,观察急性脑梗死患者的运动相关皮层的激活图,探讨卒中后踝功能障碍及恢复的脑功能相关性改变.方法:采用1.5T磁共振成像系统对10例急性脑梗死患者和5例正常志愿者进行BOLD-fMRI检查,采用健侧、患侧踝关节背伸、趾屈运动作为刺激任务,比较正常志愿者与急性脑梗死患者踝关节运动时脑部激活情况的异同,并采用LI为指标,观察急性脑梗死患者健侧、患侧踝关节运动时脑部激活的差异.结果:正常对照组踝关节运动主要激活对侧SM1区,激活区形态呈斑片状或者不规则状,此外对侧PM区、SMA区也有不同程度的激活.急性脑梗死患者健侧踝关节运动主要激活对侧SM1区,此外对侧PM区、SMA区、颞叶、枕叶、小脑半球、额叶等也有不同程度的激活,与正常对照组激活区相似;患侧踝关节运动(主观运动)时除了对侧半球SM1区激活之外,同侧SM1区、PM区也可见不同程度的激活,对侧半球的激活体积大部分大于同侧.根据公式计算出LI值,结果显示健侧、患侧踝关节运动LI值之间存在显著性差异(P<0.05).结论:fMRI可以客观的显示急性脑梗死后患者大脑运动皮层的激活情况,提示存在脑功能代偿与重组,fMRI作为监测和研究急性脑梗死后运动功能恢复的有用工具,在临床治疗中具有重要的指导意义.     

Localization of the brain calculation function area with MRI

The aim of this study is to define the anatomical localization of corresponding brain function area during calculating. The activating modes in brain during continuous silent calculating subtraction and repeated silent reading multiplication table were compared and investigated. Fourteen volunteers of right-handedness were enrolled in this experiment. The quite difference of reaction modes in brain area during the two modes of calculation reveal that there are different processing pathways in brain during these two operating actions. During continuous silent calculating, the function area is localized on the posterior portion of superior and middle gyrus of frontal lobe and the lobule of posterior parietal lobe (P < 0.01,T = 5.41). It demonstrates that these function areas play an important role in the performance of calculation and working memory. Whereas the activating of visual cortex shows that even in mental arithmetic processing the brain action is having the aid of vision and visual space association.     

基于β估计校正值的低场功能磁共振成像分析方法

针对低场功能磁共振成像(fMRI)非脑组织信号变化的影响,提出一种有效的图像分析方法以改进大脑功能定位的结果.综合利用基于形变模型的图像分割算法和基于像素形态测量学(voxel-basedmorphometry,VBM)的统计分析方法提取脑组织,生成显式掩模,并构建分析掩模图像以修正一般线性模型的β参数估计值,使得VBM的统计推断只针对大脑组织,消除了非脑组织信号变化的影响.应用实例表明,这种方法可有效去除背景、头骨及头皮信号变化引起的伪激活区,提高了低场fMRI分析的可靠性和准确性.