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.     

基于多个伪随机序列调制的视觉脑机接口研究

传统的基于编码调制的视觉脑机接口(BCI)使用一种编码及其移位来调制不同的视觉目标,限制了目标数的增加,因而限制了系统的信息传输率。基于两种不同类型的三个伪随机序列调制实现了一个48个刺激目标的BCI系统。采用两个不同的Golay码和一个近完美序列对目标进行调制,使得每个码的自相关特性和每个码之间的互相关特性都很好,大大提高了刺激目标数。通过模板匹配法对训练数据进行分类识别获得了很高的识别准确率,并和一类支持向量机方法进行了比较。选取了8个受试者进行了实验膜板匹配法的平均识别准确率达到93.49%,证明了这是一种提高刺激目标数的好方法。     

视觉诱发电位脑机接口关键技术研究

脑机接口（brain—computerinterface,BCI）是近10年发展起来的一种新颖的人机接口方式．它是不依赖于脑的正常输出通路（外周神经系统及肌肉组织）的脑机（计算机或其它装置）通讯系统．脑机接口的一个重要用途不仅为那些思维正常但有严重运动障碍的患者提供语言交流和环境控制途径,还在工业、航空、军事等领域也有潜在的应用价值．本文介绍了基于视觉诱发电位脑机接口的工作原理,从系统设计、数据获取及处理方法等方面论述了脑机接口设计中的关键技术,最后指出了视觉诱发电位脑机接口存在的主要问题和发展趋势．     

视觉诱发电位脑机接口关键技术研究

脑机接口（brain—computerinterface,BCI）是近10年发展起来的一种新颖的人机接口方式．它是不依赖于脑的正常输出通路（外周神经系统及肌肉组织）的脑机（计算机或其它装置）通讯系统．脑机接口的一个重要用途不仅为那些思维正常但有严重运动障碍的患者提供语言交流和环境控制途径,还在工业、航空、军事等领域也有潜在的应用价值．本文介绍了基于视觉诱发电位脑机接口的工作原理,从系统设计、数据获取及处理方法等方面论述了脑机接口设计中的关键技术,最后指出了视觉诱发电位脑机接口存在的主要问题和发展趋势．     

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-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。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

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。     

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。     

小波变换在视觉诱发电位信号提取中的应用

在基于视觉诱发电位脑机接口研究中，需要在强噪声背景下迅速准确地提取出微弱的视觉诱发电位信号。对信号进行小波分解，分析诱发电位信号及噪声在不同尺度上的分布特点，选择诱发电位信号能量相对集中且能较好反映信号主要特征的频带设计了小波时频滤波器。小波时频滤波器结合少量次累加平均，可提高信噪比，提取出视觉诱发电位信号。实验表明，平均刺激9-20次就能提取出信号。本方法能准确快速地提取出有明显特征的诱发电位信号，有利于提高脑机接口通信速度及正确率。     

基于傅里叶变换的脑机接口系统实现方法

脑机接口系统要求实时的处理速度和较高的准确识别率.在对脑电信号进行幅频分析和相同步分析的基础上,提出一种意识任务识别在线脑机接口系统实现方法.提取谱峰和相同步相干性指数作为反映大脑运动意识任务状态的特征参量,设计基于信息积累的时变线性分类器,对左右手想象意识任务进行识别,获得了满意的结果,最大分类正确率达到90.72%.研究结果表明,谱峰特征是事件相关去同步/同步的一个敏感的量化参数,结合相同步相干性指数能够提供更多反映大脑意识任务状态的信息.该方法采用快速傅里叶变换和线性判别式分析,特征提取和分类算法简单,计算速度快.为在线脑机接口系统的实现提供了新的思路和途径.     

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,进而判断出受试意图并输出相应动作指令.基于MATLAB的Psychtoolbox工具箱设计了包含5个刺激矩形的频闪界面作为视觉刺激器,刺激大脑生成SSVEP信号,对应上肢康复机器人的5个控制指令.运用多导联同步指数(multivariate synchronization index,MSI)算法对采集到的信号进行分类并输出控制指令,机器人在接收指令后执行特定动作.实验得到的机器人动作正确率最佳为98.33％,平均信息传输速率为23.11 bit/min.结果表明:SSVEP信号控制的上肢康复机器人在辅助治疗的方面具有良好的应用前景,可以有效提高肢体偏瘫患者的康复效果.     

基于运动想象脑电的在线脑机接口实验

针对脑机接口技术的研究和应用设计了基于运动想象脑电信号的在线机器人控制系统,包括USB脑电放大器、开放接口的采集和实验平台、基于小波变换和AR模型系数的特征提取算法、机器人控制电路、机器人.20位受试者在该系统上分别进行了80次在线试验,比较分析了3种不同手部运动想象脑电信号的区分度,运动想象脑电对机械手控制的平均准确度分别达到了85%,88%和90%.该控制系统为基于脑电信号的在线机器人控制系统的实现和识别率的提高提供了新思路,同时也为在线脑机接口技术的实验研究以及实际应用带来了方便.     

视觉诱发电位在人体视觉舒适性研究中的应用

建筑室内色温水平会影响人员的工作效率、视觉舒适性等。收集了不同色温水平下15名受试者的图像翻转视觉诱发电位(pattern reversal visual evoked potential, PRVEP)数据和主观调查投票数据,采用模糊熵分析方法对客观生理参数进行分析,并基于PRVEP模糊熵与主观调查之间存在的极强相关性和生理上反应的相似性建立二者的数理关系,以使用客观生理指标预测主观感受,更加准确地实现对人体主观视觉舒适度的预测。研究发现在不同色温下人体PRVEP模糊熵和刺激程度投票值都随着色温的增大而逐渐增大,而眼部疲顿度则呈现出先减小后增加的变化趋势。高色温的冷色调环境下人体PRVEP模糊熵和主观调查值最大,应对刺激时的生理反应最强烈,舒适性不佳。而在4 000 K左右的中性色温环境下PRVEP模糊熵和刺激程度会略微增加但眼部疲顿度会减小,更适宜的色温工作环境有助于提高舒适感和工作效率。     

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...     

新型临床用视网膜电图和视觉诱发电位两用仪的研制

介绍了以单板机为基础的ERG(Electroretinegran)和VEP(Visual EvokedPotential)检测仪器。采用平面发光管产生弱光刺激,以皮肤电极检测电信号,并用迭加和滤波方法对信号进行处理,得到视网膜电图和视觉诱发电位。