【摘要】：腦機接口(Brain-Computer Interface,BCI)是近年來發(fā)展的一門新興的、多學(xué)科交叉的人機接口技術(shù)。它是一種不依賴于人正常外圍神經(jīng)和肌肉組織而構(gòu)成的通訊系統(tǒng)�；谀X電圖(EEG)的腦機接口具有成本低、操作方便、對大腦無損傷等優(yōu)點,是當(dāng)前腦機接口研究的主要方向。腦機接口系統(tǒng)的研究具有明確的臨床應(yīng)用背景,在康復(fù)醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域,它為肌肉運動功能受損的人群,提供了一種全新的與外界信息交流的方式。因此,研究開發(fā)腦機接口系統(tǒng)具有重要意義。 本文在查閱大量國內(nèi)外研究文獻的基礎(chǔ)上,以基于三維視覺刺激器的腦機接口系統(tǒng)為研究對象,設(shè)計并實現(xiàn)視覺刺激器,同時對左右手運動想象過程中大腦感覺運動皮層Mu節(jié)律的事件相關(guān)去同步(ERD)進行了深入研究,具體研究內(nèi)容如下: ①設(shè)計并實現(xiàn)三維視覺刺激器。本文采用了一種基于目標(biāo)關(guān)鍵動作的過程控制策略,通過控制靜態(tài)模型庫的動作序列進而產(chǎn)生三維肢體運動效果,保證了系統(tǒng)的實時性,有效性與可擴展性。確定了以O(shè)penGL作為刺激器系統(tǒng)開發(fā)的核心技術(shù)方案,實現(xiàn)了三維模型的渲染與靈活控制。采用模型頂點與面片分開存儲的方式降低系統(tǒng)對存儲空間的占用率;應(yīng)用Gouraud明暗處理方法實現(xiàn)模型表面光滑渲染;設(shè)計了一種帶模型緩存區(qū)的多緩存機制解決動作實時性顯示問題;利用高精度多媒體定時方式完成動作的精確控制。經(jīng)過驗證,系統(tǒng)滿足實際應(yīng)用的要求。 ②完成運動想象腦電特征的提取和識別。重點研究運動想象Mu節(jié)律腦電信號的ERD特征。通過對比主流的時頻分析方法,本文采用希爾伯特黃變換(HHT)對腦電信號進行時頻分析,得到腦電信號對應(yīng)的邊際譜與瞬時幅值譜。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)Fisher可分性判據(jù)準(zhǔn)則實現(xiàn)了不同受試者Mu節(jié)律顯著ERD的個性化特征分析,找到Mu節(jié)律的優(yōu)選頻帶與時間窗口參數(shù)。為進一步提高腦電信號的信噪比,采用改進公共空間模式(CSP)算法處理信號,并針對在少導(dǎo)聯(lián)條件下,腦電信號經(jīng)CSP濾波得到的標(biāo)量特征表現(xiàn)出的信息不穩(wěn)定問題,以及直接組合濾波信號表現(xiàn)出的特征向量空間過大問題,對特征選取做了改進處理,結(jié)合時域二階矩能量分析方法,提取經(jīng)滑動窗截取降維后的能量特征,基于提取的特征對腦電信號進行識別。 ③設(shè)計并完成腦機接口系統(tǒng)實驗。本文設(shè)計了三種不同方式的視覺刺激:無目標(biāo)抓握、靜態(tài)目標(biāo)導(dǎo)向抓握、動態(tài)目標(biāo)導(dǎo)向抓握。對實驗中的動作定時精度結(jié)果,腦電信號特征分類結(jié)果做出具體分析。 本文對基于三維視覺刺激器的運動想象腦機接口系統(tǒng)的研究,為后續(xù)從離線腦機接口系統(tǒng)到在線腦機接口系統(tǒng)的跨越奠定了研究基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TP334.7
【圖文】：

中詳細介紹了各個分區(qū)的主要功能。當(dāng)人在觀察或運動想象，大腦的感覺運動皮層處于工作狀態(tài)。感覺運動皮層與軀體運動區(qū)域具有對應(yīng)關(guān)系，投影位置如圖2.1所示�？梢钥闯�，大腦感覺運動區(qū)對肢體運動管理呈倒置且左右交叉特點，同時運動靈活，感覺敏銳的肢體，投影的感覺運動區(qū)域面積大（如，手運動靈活，其對應(yīng)的投影面積也相對比較大）。

分析大腦活動規(guī)律。主要應(yīng)用在臨床醫(yī)學(xué)腦疾病檢查，睡眠分析，意識變化檢測等。1958年，國際腦電學(xué)會制定了10-20國際腦電系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)，目前的多導(dǎo)聯(lián)電極帽均是根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)擴展形成的。電極的安放位置，如圖2.2所示。在本文研究中主要選用的導(dǎo)聯(lián)為中央的C3、C4、Cz，頂部的Pz，額部的Fz。圖 2.2 標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)聯(lián)位置Fig.2.2 Standard lead position2.2.3 常見的腦電節(jié)律腦電可以分為兩類，一類是誘發(fā)腦電（Evoked Potential EEG），另一類是自發(fā)腦電（Spontaneous EEG）。誘發(fā)腦電是當(dāng)人受到外界刺激（光刺激，聲音刺激等）誘發(fā)的腦電位。自發(fā)腦電是不受外界刺激時，神經(jīng)系統(tǒng)本身自發(fā)產(chǎn)生的腦電位。

ERD會出現(xiàn)在真實運動或運動想象肢體對側(cè)的皮層區(qū)域，隨著運動想象的結(jié)束，ERD轉(zhuǎn)變?yōu)閷ΨQ的兩側(cè)分布。如，當(dāng)想象左右手運動時，ERD在對側(cè)運動皮層表現(xiàn)明顯，如圖2.3所示。圖 2.3 運動想象中的事件相關(guān)去同步化Fig.2.3 Event-related desynchronization in motor imageryERD對側(cè)性還與有利手(dominant hand)相關(guān)。有利手運動，對側(cè)皮層的ERD明顯強于同側(cè)區(qū)域；反之，對側(cè)強同側(cè)弱的效應(yīng)削弱[44]。2.4 本章小結(jié)本章首先介紹了運動想象的概念，然后圍繞腦電信號就其產(chǎn)生機理，分布位置，腦電的分類及特點進行介紹，最后分析了運動想象中Mu節(jié)律伴隨的ERD現(xiàn)象，為隨后的腦電信號分析做理論鋪墊。

【引證文獻】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 葉競;左右手運動想象腦—機接口系統(tǒng)的分析與研究[D];重慶大學(xué);2012年

本文編號：2780004