相位集聚指数在脑-机接口特征提取中的应用

脑-机接口(BCI)可以用来帮助运动障碍的病人建立大脑与外部世界直接交互的通道。提取判别特征对提高脑-机接口的性能有重要意义。该文研究了在不同刺激循环中的相位一致性在脑-机接口分类中的作用,将相位聚集指数(PCI)特征引入基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑-机接口应用中。通过相同的分类方法,比较传统的功率谱(PSD)特征和相位聚集指数特征的分类正确率。结果表明:在一个6分类的脑-机接口系统中,相位集聚指数特征的分类正确率显著(p0.05)好于功率谱特征,相位集聚指数特征在脑-机接口分类任务中更为有效。     

2018年脑机接口研发热点回眸

 脑机接口提供了人脑与外部设备之间的直接通信通道,它的独特之处是不依赖于外周神经和肌肉组织。近年来,脑机接口领域发展迅速,脑机接口研究正在不断扩展,其应用范围也在不断扩大。本文综述了2018年脑机接口领域在系统应用与关键技术方面所取得的重要研究进展,展望了脑机接口智能化、移动化的发展新趋势,并提出脑机接口伦理风险的新思考。     

脑-机接口中脑波的拾取及滤噪的研究

脑-机接口（BCI）是在人脑和计算机或其他电子设备之间建立的一种直接信息交流和控制通道,是一种不依赖于常规大脑输出通路（外周神经和肌肉组织）的全新信息交流系统．BCI作为一种全新的信息交换与控制技术,将能为瘫痪病人,特别是那些丧失了基本肢体运动功能但思维正常的患者,提供一种与外界进行信息交流与控制的新途径,正受到越来越广泛的关注．脑-机接口中脑波的拾取及滤噪是其重要的环节,本文对脑-机接口中拾取脑波及干扰克服的方法进行了研究和分析．     

基于脑电的无创脑机接口研究进展

 脑机接口在脑与外部环境之间建立一种全新的不依赖于外周神经和肌肉的交流与控制通道，从而实现脑与外部设备的直接交互。脑电因具有非侵入式、易于使用及设备价格低廉等特点而被广泛应用于脑机接口。本文回顾了基于脑电的无创脑机接口的研究历史，从脑机接口的类型、应用及面临的挑战3个方面综述了脑机接口的研究现状，并展望了脑机接口的未来发展前景。     

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HHT和核函数选择的情绪特征提取与识别

脑-机接口是一种变革传统人机交互的技术,其中情绪脑-机接口是一类重要的脑-机交互,可望为情绪的调节、监测或评估提供定量方法,有潜在的重要应用价值,然而情绪相关的脑信号特征提取与识别尚未彻底解决,面临许多挑战.为了探索有效的情绪相关脑电(Electroencephalogram,EEG)特征提取和分类方法,采用国际情绪图...     

基于运动想象的双脑脑机接口系统设计与鼠标控制应用

脑机接口是在大脑与外部设备之间建立的直接交流通道,是脑科学的重要研究领域。目前,单被试脑机接口研究已经较为成熟,关于双脑协作的脑机接口研究还比较少。本文设计实现了一种基于运动想象的双脑协作在线脑机接口系统,利用两套脑电放大器、协同控制技术实现了系统的硬件平台搭建。算法控制部分采用信息论特征提取算法,选取共空间模式的最优空域模式和支持向量机分类,实现了双脑协作控制鼠标移动并到达指定目标。本文采用初始位置到目标位置的实际步长与理论最短步长比评价系统性能,4组(8人)的平均步长比值为1.32。研究提供了一种双脑协作脑机接口的设计方案,可用于协同控制多维度目标、提高信息传输速率、研究脑间同步、团队决策等方面的关键技术,为脑机接口进一步发展提供了新思路。     

脑机接口技术发展新趋势——基于2019-2020年研究进展

 脑机接口旨在通过直接从大脑信号中实时解码用户意图来为辅助设备提供丰富、强大的命令信号。近年来，脑机接口技术的理论和实际应用的研究进展迅速，技术日趋成熟，其应用领域也在不断扩大。概述了2019-2020年脑机接口领域在硬件、算法、范式、应用等方面取得的重要研究进展和发生的热点事件，展望了未来脑机接口技术的发展趋势。     

相干平均单次提取脑-机接口信号

为了实现脑-机接口通信信号的单次提取,基于视觉诱发电位在脑部不同位置的相关性应该比自发脑电信号强这一特点,采用多通道的同步平均信号作为特征,用支持向量机分类算法,对一名受试者200次选择作业的记录进行了分类.结果表明,在仅利用Cz与Pz两个通道的信号叠加平均后,取250～550 ms时段的信号作为分类器的特征值,能达到97%以上的分类精度.这可为简化脑-机接口系统的设计、提高通信速率提供参考.     

实现"人机物"三元融合——谈脑机接口中的人脑优势发挥

脑机接口技术是指在大脑或者脑类器官与人工电子设备之间建立起不依赖于常规大脑信息传递通道的通讯与控制技术[1].完整的脑机接口系统包括神经信号采集与处理、神经信号编解码控制设备和信息反馈等(如图1所示). 具体而言,腑机接口通过信号采集设备从生物大脑内采集原始脑电信号,经过放大、滤波、数模转换等步骤转换为可被计算机识别的...