基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位和想象運(yùn)動的多模態(tài)腦機(jī)接口技術(shù)研究.pdf

1、腦機(jī)接口（Brain Computer Interface，BCI）是一種不依賴于大腦的正常輸出通路，通過直接提取大腦活動信號控制外部設(shè)備，實(shí)現(xiàn)大腦和外部環(huán)境直接通訊的技術(shù)。該技術(shù)能為運(yùn)動功能缺失但思維正常的病患提供一種新的與外部世界交流的方式，在康復(fù)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。目前，BCI技術(shù)中，腦電信號（Electroencephalography，EEG）的分類數(shù)目不夠多是阻礙腦機(jī)接口技術(shù)進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用的主要問題之一。單純地采用誘發(fā)或者

2、自發(fā)腦電信號進(jìn)行分析處理，并不能很好的解決這個問題，本課題所研究的綜合誘發(fā)腦電和自發(fā)腦電的多模態(tài)腦機(jī)接口技術(shù)，對解決這一問題進(jìn)行了有益的嘗試。
　　本文研究了基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（Steady-State Visual Evoked Potentials，SSVEP）和運(yùn)動想象（Motor Imagery，MI）的多模態(tài)腦機(jī)接口技術(shù)，將誘發(fā)腦電信號（LED和LCD刺激器閃爍誘發(fā)的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)腦電）與自發(fā)腦電信號（想象不同肢體運(yùn)動產(chǎn)

3、生的自發(fā)腦電）相結(jié)合，綜合提取兩種信號的特征，增加了單次實(shí)驗(yàn)的可分類別數(shù)目，推進(jìn)該技術(shù)進(jìn)一步向?qū)嶋H應(yīng)用發(fā)展。具體工作如下：
　　1、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。本論文采用的實(shí)驗(yàn)范式包括SSVEP實(shí)驗(yàn)范式、MI實(shí)驗(yàn)范式和二者結(jié)合的多模態(tài)實(shí)驗(yàn)范式。在SSVEP實(shí)驗(yàn)范式中，研究了不同刺激方式、刺激頻率、刺激目標(biāo)大小、顏色等屬性對于受試者誘發(fā)腦電信號特征的影響；在MI實(shí)驗(yàn)范式中，探索了相對容易被受試者掌握的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ?；在多模態(tài)實(shí)驗(yàn)范式中，選用前兩種范式中探索

4、到的最佳刺激器因素以及最佳運(yùn)動想象模式，探索了多模態(tài)BCI對腦電特征分類數(shù)目的影響。
　　2、腦電特征的提取。先對腦電信號進(jìn)行預(yù)處理，然后根據(jù)不同范式的需要，采用快速傅立葉變換和r2分析等方法對不同類型腦電信號進(jìn)行特征提取。
　　3、模式識別分析。本文中主要研究了用盡量少的電極特征，通過支持向量機(jī)方法來進(jìn)行腦電信號分類，節(jié)省計(jì)算時間，提高在線分析能力。
　　4、在線BCI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。本文設(shè)計(jì)了人性化的在線多模態(tài)人機(jī)交互