基于相关指数分析增强的功能近红外光谱脑机接口

 由于对运动伪迹不敏感、适合特殊人群和可穿戴式检测等优势,功能近红外光谱技术（fNIRS）在脑机接口（BCI）、心理认知等领域发挥着日益重要的作用。肢体运动想象是BCI在残疾人康复训练等领域应用的重要范式,伴随穿戴式fNIRS的发展,有望帮助残疾人在家庭或社区开展长期脑康复训练。本文针对目前基于fNIRS的运动想象任务分类准确率普遍不高这一现状,应用基于Pearson积差相关系数的相关指数R²,对被试进行个性化参数优化,期望改善运动想象的分类结果。实验采集了17名被试的左、右手运动想象任务期间大脑皮层主运动区的血红蛋白浓度变化数据,并采用支持向量机（SVM）分类。结果表明,经过R²参数优化之后,分类准确率相对无优化情况显著提升,分类准确率在60%以上的被试比例由原本的58.8%提高到了94%,分类准确率在65%以上的被试比例由原本的41.2%提升到了64.7%。     

正字法在错误记忆通道效应中的作用

采用DRM(Deese/Roediger Mc Dermott paradigm)范式,探讨汉语错误再认的影响因素.实验采用混合实验设计,并分为想象组和控制组,共54名被试参加实验,每组27名.每名被试在学习阶段进行视听两种不同呈现通道的实验,其中想象组要求被试对所呈现的词语进行正字法的判断任务,而控制组不进行该任务.测验阶段为词语再认测试,为视觉呈现.结果表明,汉语错误记忆存在通道效应,视觉通道条件下的错误记忆高于听觉通道.当在想象组中听觉通道加入正字法编码任务后,这种通道效应消失.说明正字法是编码是影响汉语错误再认的重要因素,但是其影响与国外研究不同,可能与汉语自身的语言特性和加工特点有关.     

一种新型结合下肢动觉运动想象和视觉运动想象的脑机接口

基于运动想象（Motor Imagery,MI）的脑-机接口（Brain-Computer Interface,BCI）是一类重要的BCI,传统的MI方式是动觉运动想象（Kinesthetic Motor Imagery,KMI）,较少采用视觉运动想象（Visual Motor Imagery,VMI）.提出一种KMI与VMI混合的BCI并评估其性能.共招募12名被试参加离线与在线实验EEG(Electroencephalogram)数据采集,离线实验先以KMI方式分别进行屈膝和伸膝,然后分别以KMI,VMI和VKMI三种方式行走,由离线分类精度与三种不同方式想象行走的脑激活程度确定在线实验方案.提取EEG幅值包络线特征,并采用朴素贝叶斯分类器、二次线性判别和决策树进行在线分类,验证系统性能.溯源分析表明,使用新的想象方式进行行走想象时,运动皮层的激活时长高于VMI,体感皮层的激活时长高于KMI,混合的想象方式可能更有利于促进这些脑区的可塑性. 12名被试在线测试三分类的平均准确度达到63.29%±0.09%,平均卡帕系数为0.45±0.13.该研究可望为未来研发下肢运动功能障碍康复训...     

基于注意力与多尺度的4类脑电信号解码

为了增加主动式脑-机接口（BCI）指令集的数量,提出了一种基于运动想象和言语想象的时序编码实验范式。通过将1个运动想象和1个言语想象分时序进行,获得了4类想象方式：1）运动想象;2）言语想象;3）先运动想象再言语想象;4）先言语想象再运动想象。针对上述实验范式的脑电信号设计一种基于注意力与多尺度神经网络（AMEEGNet）：首先通过一个空洞卷积和三个不同大小尺度的二维卷积提 取信号的鲁棒性时间表示;然后使用深度卷积和可分离卷积提取空间特征和频域特征;此外,在模型中添加挤压激励模块,以自适应提取具有高分类精度的特征;最后采用一个具有全连接的网络层进行分类。该模型在拥有四类想象的时序编码实验数据集上获得了71.1%的平均准确度,且在同一数据集上EEGNet,MMCNN,Shallow ConvNet,TSGL-EEGNet分别取得57.9%,60.5%,68.3%,68.4%的精度,可见所提模型识别准确率最高。     

基于图像处理技术的汉字书写学习系统

使用图像处理技术来实现汉字书写学习系统.首先,对系统的两个主要模块,即笔画学习和汉字书写,进行了功能阐述;然后,对系统开发所涉及到的3个主要技术要点进行了实现;最后,通过实验对本文系统和基于Flash技术系统进行了对比分析.实验表明,基于图像处理技术的实现作为开发汉字书写学习系统的一种全新思路,取得了优于基于Flash技术的性能指标.     

小学生汉字错误记忆的音、形研究

采取DRM范式,要求被试分别对字音相同或相近的汉字和字形相近的汉字作是否出现过的判断。研究单个汉字的语音关联、字形关联对小学生错误记忆的影响。实验一发现,被试对关键诱饵字产生了明显的错误再认,字音相同或相近能够引发小学生对汉字的明显的错误记忆现象。实验二发现,被试对关键诱饵字也产生了明显的错误再认,字形相近能够引发小学生对汉字的明显的错误记忆现象。     

语言认知加工中“饱和”现象的研究范式及实验任务述评

文字"饱和"现象的研究已有上百年的历史,但是该现象的本质仍然存在争议.本研究介绍了各种研究范式和实验任务的操作程序、隐含的实验逻辑及相应的研究结论,评价了各自的优缺点,提出了未来实验范式应该具有的特点,并对"饱和"研究范式的发展趋势进行了展望:(1)事件相关电位等技术为"饱和"现象本质的研究提供了新的解决方案;(2)多种实验范式的结合使用是分离字形加工过程与语义加工过程的有效途径;(3)眼动研究范式的引入将为探讨汉字"饱和"的本质提供新的思路.     

不同提示条件下的视空间注意脑机制研究

采用干扰“提示目标”的视觉实验范式，分别以汉字和范围提示不同等级的搜索范围，通过事件相关电位（ERP）技术研究16名青年被试的视觉空间注意脑机制.结果发现，汉字提示的反应时明显长于范围提示，且在外部干扰条件下，范围提示的靶刺激识别速度优势更为突出；同时，范围提示和汉字提示下靶刺激识别的早期调控分别受干扰类型的影响.与范围提示相比，汉字提示下的靶刺激引起后部P1增强和N1抑制以及P2增强，外部干扰时，汉字提示与范围提示的差异不明显，而在内部干扰时，范围提示和汉字提示的差异增大，表明在靶识别难度增加（内部干扰）时，范围提示和汉字提示下的靶刺激消耗的前额叶资源有显著差异，本研究有力地证明了汉字提示与范围提示具有不同的加工机制.     

运动干预对自我控制力影响的实验研究

为了提高大学生自我控制力,采用实验法和统计分析法探讨持续12周的运动干预对实验组和对照组被试自我控制力的影响,实验组进行中等强度有氧运动干预,而对照组则不进行任何有氧运动干预.在实验前后用《大学生自我控制量表》和Stroop任务范式分别测试各组被试自我控制力的变化,研究结果如下:单一运动组经过有氧运动干预后,自我控制力...     

基于EEG握力变化及想象单次识别研究

目前基于运动想象(Motor Imagery,MI)的脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)可提供的指令数相对较少,为增加新的控制参数,基于脑电(Electroencephalogram,EEG)研究握力变化及想象的单次识别.招募20名被试者参与实验,要求被试者用右手执行三种不同握力大小(4 kg,10 kg,16 kg)的实际或想象任务,对任务期间覆盖运动区的九个通道的EEG数据进行分析,采用共同空间模式(Common Spatial Pattern,CSP)提取特征,然后利用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行单次识别. ELM对三类握力变化及想象的平均单次识别准确率分别为82. 3%±2. 1%和80%±1%,SVM对三类握力变化及其想象的平均单次识别准确率分别为86. 3%±5. 5%和83. 7%±3. 8%.实验结果表明,ELM和SVM能有效地识别三种不同握力大小的实际或想象任务,而SVM的分类结果更好,可望为MI-BCI增加新的控制参数...     

基于fNIRS技术的脑机接口研究

功能性近红外光谱技术(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)作为一种无损光学脑成像技术,可用于构建脑机接口(brain-computer interface,BCI)以识别操作者肢体控制意图.利用fNIRS技术测量11位参试者的手臂伸展、腿部伸展和手指敲击的前额皮层(prefrontal cortex,PFC)和运动功能皮层(motor cortex,MC)的血氧变化信号,并利用fNIRS的生理特征和支持向量机建立fNIRS-BCI分类器.结果表明手臂伸展、手指敲击和腿部伸展的四分类fNIRS-BCI平均正确率分别为89.32%,、88.66%,和91.35%,;fNIRS-BCI的运动想象动作的分类正确率不低于运动执行动作;3种任务范式的混淆矩阵分析结果表明:运动想象诱发的脑功能活动与同侧肢体的运动执行、对侧肢体的运动想象活动产生混淆,3种任务范式的同侧运动想象和运动执行的血氧数据检验结果存在显著差异.因此,fNIRS-BCI能有效识别运动想象和运动执行活动,且运动想象和运动执行活动的血氧数据变化具有可分性.     

外源性注意不同线索提示比例对汉字数字SNARC效应的影响

采用Posner的线索实验范式,以判断数字奇偶为任务,材料为"壹"到"玖"的汉字数字,探讨外源性注意条件下不同线索提示比例对汉字数字SNARC效应的影响.结果发现:(1)当有效线索提示为80%时,注意和非注意条件下对汉字数字的加工均出现明显的SNARC效应,尽管在非注意条件下汉字数字出现明显的SNARC效应,但效应的趋...     

利用自举法与相干矢量虚部研究脑电信号的连通性

多导联脑电信号之间的连通性分析有助于了解脑的不同分区之间的信息交互。为了研究实验任务引起的脑区之间的连通性,提出了一种结合自举法与相干矢量虚部的统计分析方法,并用于研究左、右手运动想象任务中的信息交互。结果表明:在单侧的运动想象任务中,辅助运动皮层与对侧的运动前区及初级运动感觉皮层具有广泛的联结关系,同时提示受试是采用具有肌肉感觉的运动想象模式。该方法简洁、意义明确,可以进一步应用在脑-机接口及事件相关电位的研究中。     

利用自举法与相干矢量虚部研究脑电信号的连通性

多导联脑电信号之间的连通性分析有助于了解脑的不同分区之间的信息交互。为了研究实验任务引起的脑区之间的连通性,提出了一种结合自举法与相干矢量虚部的统计分析方法,并用于研究左、右手运动想象任务中的信息交互。结果表明:在单侧的运动想象任务中,辅助运动皮层与对侧的运动前区及初级运动感觉皮层具有广泛的联结关系,同时提示受试是采用具有肌肉感觉的运动想象模式。该方法简洁、意义明确,可以进一步应用在脑-机接口及事件相关电位的研究中。     

一种用于实现多命令输出的运动想象分组策略

基于运动想象的脑-机接口系统通常只能提供3～4类的命令,限制了这类脑-机接口在多命令任务中的应用.本文提出了一种基于分组方法的多命令策略,利用3类运动想象来输出6种命令,通过设计实验和实际比赛验证了这种新策略的有效性.     

基于工作记忆内容的注意:儿童与成人的比较研究

选取10名小学儿童(7~8岁)和10名大学生(19~27岁)作为被试,采用"工作记忆+视觉搜索"的双任务实验范式,探讨儿童与成人基于工作记忆内容的视觉注意的异同.实验要求被试在工作记忆保持阶段完成一个视觉搜索任务,结果发现儿童与成人均表现出基于工作记忆内容的注意:相对于中性条件来说,工作记忆内容与干扰项匹配会显著降低成人被试的搜索绩效,而工作记忆内容与目标匹配会显著提高儿童被试的搜索绩效.研究结果表明,尽管儿童和成人都表现出了基于工作记忆内容的视觉注意,但儿童较成人能更好地运用该注意机制以提高视觉搜索绩效且受其不利影响较少.     

基于笔段间关系的联机手写汉字HMM模型

为了提高联机手写汉字模型的空间结构描述能力和识别性能,从汉字的笔段关系出发,提出一种新的联机手写汉字模型,该文称之为属性关系Markov模型(ARHMM). ARHMM以经典Markov模型(THMM)为基础,结合属性关系图对二维图形结构的描述特点,提出了一种直接描述状态间关系的新观测量,从而更充分地利用汉字的空间结构信息. ARHMM具有完整的参数训练方法和识别算法.联机汉字识别的实验结果表明 ARHMM联机汉字模型与THMM联机汉字模型相比,在工整书写到自由书写的不同质量汉字样本上识别错误率均有所下降,平均错误率下降了23.65%.     

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。     

一种机器人仿人书写系统

设计了一种用于机器人重现人类书写笔迹的系统,该系统由手写运动信息采集器、手写样本数据处理器、控制命令组装器、机器人控制器和机器人本体组成.首先,利用数字平板采集人类手写运动信息,并记录为时间序列数据.然后系统对手写数据特征进行提取,并生成机器指令用于控制书写机器人.仿真表明:基于真实手写运动信息数据源,机器人能够实现汉字书写笔迹的重现;此外,不同于人类书写具有较大波动性,机器人通过重复调用执行书写指令可确保多次书写的一致性.     

用于轻度认知障碍测试的自然交互方法

为了提升轻度认知障碍(MCI)测试的准确性与有效性,研究了一种基于自然交互的轻度认知障碍测试方法,并基于此设计面向临床诊断的脑健康测试系统.基于语音辅助交互,开发智能辅助判断的记忆测试交互算法,以传统纸笔书写行为为切入点,使被试能够通过传统的纸笔完成和电脑的交互,主试基于智能判断进行测试,两者通过自然交互达成脑健康测试...