基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位相位的腦機接口研究.pdf

1、患有肌萎縮性脊髓側索硬化癥、多發(fā)性硬化，腦癱和腦損傷等神經系統(tǒng)疾病的病人大腦與外部環(huán)境進行交流和控制的神經肌肉通路已經受到嚴重傷害，從而部分或全部失去自主的的肌肉控制能力。為了改善他們的生活質量和減輕家庭與社會的負擔，腦機接口技術展現(xiàn)了光明前景。腦機接口(brain computer interface，BCI)是大腦與外部設備的直接通訊通路，不依賴于大腦的正常輸出通路即外周神經和肌肉組織。在諸多的腦機接口模式中，基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的

2、BCI系統(tǒng)能提供更高的分類準確率和更快的信息傳輸率。因此，對此類系統(tǒng)進行研究無疑具有重大價值。
　　 當視覺刺激以大于4 Hz的頻率閃爍時，大腦信號將被刺激調制，并產生周期性的節(jié)律，表現(xiàn)在腦電上是在對應于刺激頻率或其諧波上出現(xiàn)譜峰，這就是穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(steady state visual evoked potential，SSVEP)。目前大部分基于SSVEP的BCI系統(tǒng)采用從4 Hz到30 Hz之間的頻率。該頻率段存在著

3、易誘發(fā)視覺疲勞、誘發(fā)癲癇的高危險性和與自發(fā)腦電頻率段相重合等缺點。因此，高于30 Hz的頻率更實用，因為它們更接近于臨界融合頻率。但是，可供使用的頻率范圍有限。目前研究表明，SSVEP相位可以作為SSVEP的一個特征指標。
　　 為了更有效提取SSVEP相位，本文首先提出了一種結合最大對比融合和共空間模式的名為平均最大對比融合的空域濾波器設計方法用于把多電極導聯(lián)數(shù)據(jù)融合為單通道數(shù)據(jù)來增強SSVEP信噪比，然后利用基于Hilber

4、t變換的相位同步分析方法提取SSVEP與刺激信號之間的相位差來描述SSVEP相位，進而實現(xiàn)一個高性能(分類準確率為94.47％±6.02％和信患傳輸率為36.03±5.42bits/minute)的實時四選項BCI系統(tǒng)。與其它研究相比，本文提出的SSVEP相位檢測方法所需的數(shù)據(jù)長度更短，而且檢測性能比單電極導聯(lián)更穩(wěn)定。
　　 針對單一頻率下可用相位數(shù)目的有限性，本文研究了編碼理論在提升刺激模式數(shù)目的可行性，提出了一種基于循環(huán)編碼

5、的循環(huán)類糾錯編碼。仿真數(shù)據(jù)和實例分析結果表明，該編碼能有效的提升刺激模式數(shù)目，而且在編碼中應該去除相位變化為碼長減去1的碼字。
　　 為了從背景腦電中更有效的識別出SSVEP信號，本文利用參數(shù)調節(jié)隨機共振方法來利用腦電信號中的噪聲來增強SSVEP的信噪比。該方法首先利用基于自回歸模型的白化濾波器去除腦電頻譜中存在的1/f趨勢；然后利用改變采樣頻率的頻率壓縮方法把SSVEP頻率線性轉換為小于1的頻率，使白化濾波后的信號符合隨機共振

6、產生的條件；最后，調節(jié)雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)參數(shù)實現(xiàn)隨機共振效應，從而增強SSVEP信噪比。結果表明，采用本文所提出的方法處理后，原本淹沒在背景噪聲中的SSVEP頻率在頻譜中凸顯出來。該方法用于經過空域濾波器處理后的信號時，SSVEP信號的信噪比依然得到了顯著提升。另外，本文研究了當刺激信號中引入不同強度噪聲后SSVEP響應的變化，發(fā)現(xiàn)了在某種噪聲強度下SSVEP響應優(yōu)于無噪聲情況，存在著隨機共振現(xiàn)象。
　　 腦電信號是一種復雜的非線性信號

7、，既有確定性成分又含有隨機信號。本文采用樣本熵對不同實驗條件下獲得的腦電數(shù)據(jù)進行了分析。首先是從背景腦電中識別SSVEP。當利用樣本熵作為指標時，SSVEP信號的樣本熵顯著低于靜息腦電，而且對于多名受試者，靜患腦電的樣本熵值比較接近，這說明樣本熵能作為通用指標來識別SSVEP。為了擴展樣本熵的應用，本文從腦電信號的復雜性角度來研究經皮穴位鎮(zhèn)痛機制，對在靜患狀態(tài)、致痛狀態(tài)和治療狀態(tài)下進行分析后得到：受試者致痛后，大腦的無序程度和復雜性升高