基于P300的脑-机接口: 视觉刺激强度对性能的影响

脑-机接口(BCI)是大脑与外部世界直接的交流通道.为了研究视觉刺激强度对基于P300的脑-机接口性能的影响,设计并实现了一种基于5个选择oddball的P300诱发电位范式的脑-机接口系统,并在此系统中研究2种不同强度下视觉刺激(高强度和低强度)下脑-机接口的信息传输率差异.9名受试者参加了实验,每位受试者在高低2种强度视觉刺激下各采集40组数据,数据在预处理后使用支持向量机进行分类,最终的目标识别率分别为84%和81%.平均波形表明在所设计的范式下2种强度视觉刺激均可以诱发出稳健的P300电位,离线分析表明高强度视觉刺激下平均信息传输率可以达到4.9 bit/min, 而低强度视觉刺激下为 4.5 bit/min.     

基于卷积神经网络的P300电位检测及在脑机接口系统中的应用

为提取更深层、更原始的脑电信号特征,提高基于P300电位的脑机接口系统的性能,提出将卷积神经网络(CNN)应用到脑机接口系统的P300电位检测.首先,根据脑电信号的时间和空间特征,构建CNN的网络结构.然后,对脑电信号进行预处理,采用卷积层和下采样层进行特征提取.最后,通过全连接层实现P300电位的检测.结果显示,卷积神经网络对P300电位具有很好的特征学习能力,取得了较好的分类结果,为进一步提高脑机接口系统的性能提供了有效手段.     

基于多种灰度闪光刺激的P300脑-机接口性能研究

因P300脑-机接口系统的准确率和信息传输率较高,已被广泛应用。研究表明,视觉刺激的强度会影响脑-机接口系统的性能,本文对此展开了相关范式研究。首先,按人眼感知灰度的敏锐度将视觉刺激强度划分为9种灰度值并设计刺激范式;然后,通过实验采集9种灰度值刺激源诱发的P300电位数据;最后,对数据进行分析,得到灰度值与P300电位强度和电位分类准确率的关系信息。实验结果表明,振幅、潜伏期与灰度值之间存在一种波动增长关系,同样,灰度值与电位分类准确率也呈现此种关系,为P300脑-机接口系统的刺激源设计提供了重要依据。     

基于主成分分析和Fisher准则的脑电信号分类

脑-机接口(brain-computer interaction,BCI)利用脑电信号实现人脑与计算机或其它电子设备的通讯和控制,P300拼写范式是脑机接口中的一种常用方法.将遗传算法和支持向量机用于脑电信号的分类.选取三个实验者的实验数据作为处理对象,采用主成分分析和Fisher准则相结合提取特征.在用主成分分析降维后,Fisher准则进一步提取有效特征,提升分类准确率.采用支持向量机对特征数据分类.Fisher准则在特征提取中具有良好的效果.     

基于脑电的脑机接口刺激系统的研制

脑机接口(BCI)是在人脑和外界之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路的一种通讯系统.脑机接口刺激系统的作用是通过对受试者施加一定的外界刺激来诱发具有一定特征的脑电波.本研究基于多种刺激模式的脑机接口视觉刺激器,采用计算机编程,在计算机屏幕上实现了基于VEP、P300、想象运动的3类刺激模式.该系统能够通过特定的刺激从而有效地诱发出可识别特征的脑电信号,采用XML技术使得该刺激系统具有较强的可扩展性,可以满足脑机接口实验的需要.     

改进的Wigner-ville分布提取P300视觉诱发电位

对视觉诱发电位P300快速有效提取是脑-机接口技术研究的重要问题.针对脑电信号非平稳性的特点,采用改进的Wigner-ville分布(WVD)提取视觉诱发电位P300.首先,以Oddball实验范式作为视觉诱发刺激范式,获取脑电测量信号;然后,利用共平均参考、带通滤波、数据分割等方法对采集的脑电信号进行预处理,以去除各种噪声和干扰,获得诱发脑电数据.最后,采用少次相干平均结合改进的Wigner-ville分布方法,提取P300视觉诱发电位.仿真结果表明:对比传统的Wigner-ville分布,改进的方法能够有效地获得视觉诱发电位P300,同时抑制交叉项干扰,克服了长时间视觉刺激引起神经系统疲劳而导致P300电位产生误差,为建立在线脑-机接口系统提供支持.     

用FastICA和Fisher准则提取脑电信号特征

脑-机接口(BCI)利用脑电信号实现人脑与计算机或其它电子设备的通讯和控制,P300拼写范式是一种常用的脑-机通信方法.它介绍了一种基于P300视觉诱发电位的脑电信号特征提取方法,选取三名实验者的数据用于实验分析.采用独立分量分析的固定点算法(FastICA)和Fisher准则进行特征提取,用支持向量机对提取的特征数据分类,并与主分量分析和Fisher准则相结合的特征提取方法作了比较,FastICA有很好的特征提取能力.     

组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300信号通道自动选择算法

为了提高脑机接口中P300脑电信号的分类准确率和计算速度,提出一种组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300脑电信号通道自动选择算法.该算法首先在贝叶斯框架下建立P300脑电信号的解码模型,其次提出先验的组自动相关确定(GARD)方法构建组稀疏约束下的P300脑电通道权重系数,最后通过最大似然估计来求解超参数并选出P300脑电通道最优子集,避免了大量的交叉验证过程.所提方法在BCI竞赛数据和自采集数据上进行了验证分析.实验结果表明,所提的方法能够自动选择P300脑电通道子集,提高了P300特征分类准确率.     

基于主成分分析和Fisher准则的脑电信号分类

脑-机接口(brain-computer interaction,BCI)利用脑电信号实现人脑与计算机或其它电子设备的通讯和控制,P300拼写范式是脑机接口中的一种常用方法。将遗传算法和支持向量机用于脑电信号的分类。选取三个实验者的实验数据作为处理对象,采用主成分分析和Fisher准则相结合提取特征。在用主成分分析降维后,Fisher准则进一步提取有效特征,提升分类准确率。本文采用用支持向量机对特征数据分类。Fisher准则在特征提取中良好的效果。     

基于Golay序列调制的视觉诱发电位脑机接口系统

脑机-接口是一种新型的人机交互方式,不依赖于外周神经和肌肉,而是直接将脑电信号翻译成计算机的控制命令。针对传统脑机-接口系统识别准确率低、可识别目标少等问题,提出了一种基于Golay序列调制的视觉诱发电位脑机接口系统。首先受试者必须注视着屏幕上闪烁的目标,通过脑电放大器对人脑表皮层产生的信号进行采集、放大、A/D转换等预处理操作,然后经过实时分析软件对预处理后的脑电信号进行分类识别,取出大脑特定获得下的特征;最后将其转换为计算机的控制命令,并将输出结果反馈给用户。系统选取了Golay序列对刺激目标进行调制,且运用模板匹配法对目标进行识别。实验结果表明,该方法能有效的识别刺激目标,且获得了93.75%的识别准确率。     

基于AR模型和SVM的脑电信号分类

 基于P300事件相关电位的脑机接口（BCI）系统中,有效的P300特征提取及分类是系统开展后续工作的关键。应用时间序列自回归（AR）模型及支持向量机（SVM）算法对脑电信号进行P300分类;对10导联脑电数据分别分段,并对每段建立AR模型;采用最小二乘法进行AR模型系数估计,由估计出的系数序列构成特征向量,送入SVM进行模式分类。实验针对BCI Competition Ⅲ dataset Ⅱ数据集进行了方法验证,提出的方法在15试次情况下识别正确率达93.5%。实验及数据分析结果表明,应用SVM分类器对AR模型提取出的系数序列特征向量进行分类,具有较好的系统识别正确率,可为实现基于P300的BCI系统实际应用奠定理论和实验基础。     

基于约束独立分量分析的脑电特征提取

针对脑机接口(brain computerinterface,BCI)系统特征提取较慢的现状,提出基于约束独立分量分析(constrainedindependentcomponentanalysis,cICA)的P300特征提取方法.首先,针对各位P300实验被试,通过EEG图像研究其特有P300时域特性;然后,根据P300特性构建参考信号,并将参考信号与独立分量分析(independentcomponentanalysis,ICA)方法结合,基于64导联EEG,提取出与P300相关度最大的独立分量;最后,依据提取出的独立分量构造3维特征向量进行分类.实验采用线性分类器,针对BCICompetitionIIdatasetIIb和BCICompetitionIIIdatasetII两组公共数据集进行了验证.结果表明,提出方法在3次叠加平均下识别正确率达671%,15次达952%,在相同实验条件下,分类时间也较其他方法缩短.     

运动想象脑机接口系统的Petri网建模方法

针对脑机接口(BCI)中的共享控制问题,提出一种BCI系统的Petri网建模方法.首先,将共享控制策略与BCI系统的内外部信息相结合,构建运动想象BCI系统的Petri网模型,描述系统的运行状态,分析和改进共享控制策略.然后,加入控制库所描述系统的外部输入,并通过合成Petri网的方法简化Petri网的建模过程.结果表明:所提方法能够正确地演化BCI系统的运行过程,提高BCI系统的适用性,可用于设计、验证和执行共享控制策略.     

采用Fisher线性判别分析进行MEG信号的分类

脑磁图(MEG)具有比脑电(EEG)信号更高的时空分辨率,可以作为输入信号建立脑-机接口系统.提出一种脑磁图的特征提取和分类方法,首先对MEG信号进行预处理,然后提取时域特征,最后采用Fisher线性判别分析进行分类.将该算法用于2008年脑-机接口数据竞赛的数据集Ⅲ,该数据集为一个典型的采用MEG信号的脑-机接口系统.离线分析结果表明,该算法取得了很好的分类准确率,对两个测试者(S1和S2)的分类正确率分别为5946%和4324%.与其他方法相比,该方法简单有效,运算速度快,具有较高的参考价值.     

脑-机接口中空域滤波技术现状与进展

作为一种特殊的人-机交互模式,脑-机接口(brain-computer interface,简称BCI)技术已成为当前脑科学和智能信息处理领域的研究热点.其中,基于头皮脑电(electroencephalography,简称EEG)的BCI(EEGBCI)技术因具有良好的安全性和可操作性,吸引了研究者的广泛关注.但头皮EEG非常有限的空间分辨率和易受干扰等特性,很大程度上限制了EEG-BCI技术的实用化进程.因此,EEG信号处理和模式识别新方法研究已成为BCI领域的一个关键问题.在现有的信号处理方法中,空域滤波技术在EEG伪迹消除和任务相关神经活动获取方面表现出了较明显的优势,近年来在EEG-BCI系统实现研究中得到了广泛应用.论文以运动想象BCI(motor imagery BCI,简称MIBCI)为应用背景,对独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)和共同空间模式(common spatial pattern,简称CSP)两种代表性空域滤波方法的原理及其性能进行介绍、分析和比较,总结出两种方法各自的优势和不足,并给出了改进思路.同时指出,ICA空域滤波方法在运动想象脑-机接口系统实现中更具应用潜力.     

基于降维Householder变换的多任务运动想象脑电信号特征提取研究

近年来,针对传统的左右手运动想象BCI系统信息传输速率低这一现状,众多脑-机接口(BCI)研究团队开始着眼于对多任务运动想象脑电信号的研究,相比于两类模式识别,多类模式识别能够有效提高BCI系统的信息传输速率。如何准确提取出多任务脑电信号的特征,是实现多任务BCI系统的关键。采用了基于初等反射变换(又称Householder变换)的矩阵近似联合对角化算法,将CSP算法应用于多任务运动想象脑电信号的特征提取,对EEG信号采集效果较好的受试者,四任务运动想象脑电信号的分类准确率提升至80%以上,为在线BCI系统的实现奠定了坚实的基础。