腦機(jī)接口(brain-computer interface, BCI)通過在大腦和外部設(shè)備之間構(gòu)建一條獨(dú)立的通道,達(dá)到兩者間信息傳遞和交互的目的,是當(dāng)前國際研究熱點(diǎn)。頭皮腦電(EEG)中的事件相關(guān)P300電位是腦機(jī)接口研究的主要特征信號模式之一,具有產(chǎn)生穩(wěn)定、無需訓(xùn)練等優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)前圍繞P300腦機(jī)接口的研究主要基于經(jīng)典的P300 Speller系統(tǒng),使用6×6字符矩陣的行、列刺激誘發(fā)用戶的P300電位。但近年來的研究發(fā)現(xiàn)P300 Speller的行列刺激誘發(fā)范式對某些被試而言任務(wù)復(fù)雜,且在某些應(yīng)用場景中無法適用。此外,P300腦機(jī)接口中的刺激誘發(fā)參數(shù)選擇、模式識別、在線性能等關(guān)鍵技術(shù)還缺乏系統(tǒng)而深入的研究。 針對P300 Speller的局限性,本文重點(diǎn)研究基于SCF (single character flash,單刺激誘發(fā))范式的P300腦機(jī)接口,從交互界面、特征提取、分類和自適應(yīng)及功能擴(kuò)展等多個(gè)方面深入地探討了如何提高基于SCF范式的在線P300腦機(jī)接口性能。主要研究內(nèi)容包括： 1.首先設(shè)計(jì)了刺激誘發(fā)參數(shù)可配置的SCF范式P300腦機(jī)接口平臺,P300電位的誘發(fā)通過單個(gè)刺激閃爍實(shí)現(xiàn),而非經(jīng)典范式中的行、列刺激閃爍。基于該平臺,利用漢字由筆畫構(gòu)成和5種筆畫即可輸出所有漢字兩個(gè)特點(diǎn),首次提出了基于P300腦機(jī)接口的中文打字模型,使用7-oddball的SCF范式實(shí)現(xiàn)了快速、有效的中文漢字輸入。 2.提出了P300腦機(jī)接口刺激誘發(fā)參數(shù)的個(gè)性化配置策略,從交互界面改進(jìn)系統(tǒng)性能。利用SCF范式P300腦機(jī)接口平臺的刺激誘發(fā)參數(shù)可配置性,研究了不同刺激誘發(fā)參數(shù)的在線帶反饋實(shí)驗(yàn)。發(fā)現(xiàn)同一被試在不同配置下的在線正確率表現(xiàn)各異,且誘發(fā)的P300電位在幅度和潛伏期上存在較顯著差異。最后提出個(gè)性化配置策略,可根據(jù)被試個(gè)體因素進(jìn)行個(gè)性化的刺激誘發(fā)參數(shù)優(yōu)化配置以提高系統(tǒng)性能。 3.提出了基于線性回歸的眼電偽跡去除策略和基于粗糙集理論的電極通道選擇方法,在特征提取上改進(jìn)SCF范式P300腦機(jī)接口性能。通過在線實(shí)驗(yàn)和離線分析驗(yàn)證了使用基于線性回歸的去眼電偽跡策略能有效提高P300腦機(jī)接口性能；首次提出了基于粗糙集理論的電極通道選擇方法,無需分類器訓(xùn)練即可有效評價(jià)通道重要性,達(dá)到快速優(yōu)化電極通道、降低處理數(shù)據(jù)維度的效果。且由該方法得到的通道重要性評價(jià)與其他文獻(xiàn)中根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇的電極通道位置基本一致。 4.研究了SCF范式下的P300電位識別方法,從分類轉(zhuǎn)換的角度提高系統(tǒng)性能,并提出了在線重疊自適應(yīng)P300腦機(jī)接口模型,有效解決了自適應(yīng)P300系統(tǒng)中的處理時(shí)滯問題。通過Fisher線性判別、支持向量機(jī)和bagging算法顯著提高了SCF范式下的P300識別正確率；分析了疊加方式、疊加次數(shù)與分類結(jié)果的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)基于非疊加數(shù)據(jù)訓(xùn)練的Fisher線性判別分類器能在4次疊加的測試中即達(dá)到93.07%的正確率。在此基礎(chǔ)上,提出了在線重疊自適應(yīng)P300腦機(jī)接口模型,通過在交互界面上重疊P300的刺激誘發(fā)與分類器的結(jié)果反饋,縮短自適應(yīng)疊加過程中的數(shù)據(jù)處理時(shí)滯,顯著提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)性能。 5.提出了EEG混合控制模式,功能上擴(kuò)展了P300腦機(jī)接口的應(yīng)用范圍。采用分時(shí)檢測策略將P300電位和運(yùn)動想象節(jié)律信號整合到同一腦機(jī)接口中,利用P300提供高維度、離散控制指令,提取運(yùn)動想象特征模式轉(zhuǎn)換為低維度、連續(xù)控制指令。在腦機(jī)接口結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)的研究中,該EEG混合控制模式突破了傳統(tǒng)運(yùn)動想象或P300腦機(jī)接口在虛擬場景中控制功能的局限性,實(shí)現(xiàn)了虛擬場景中的漫游和家居控制。 相比于大部分P300腦機(jī)接口的研究基于離線分析,本文不但實(shí)現(xiàn)了SCF范式的在線P300腦機(jī)接口,還設(shè)計(jì)了各種在線帶反饋的測試實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證文中提出的方法和模型,且實(shí)驗(yàn)任務(wù)具有上下文語義,更接近真實(shí)的應(yīng)用場景。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類】：TP334.7
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 腦機(jī)接口研究的問題
    1.3 研究目標(biāo)與貢獻(xiàn)
    1.4 論文組織
第2章 腦機(jī)接口研究綜述
    2.1 腦機(jī)接口的發(fā)展歷史
    2.2 腦機(jī)接口的結(jié)構(gòu)及組成
        2.2.1 信號輸入:大腦的神經(jīng)信號
        2.2.2 反饋輸出:腦機(jī)接口的應(yīng)用
        2.2.3 數(shù)據(jù)處理:神經(jīng)信號到機(jī)器指令的解碼
        2.2.4 模塊的標(biāo)準(zhǔn)化及BCI2000
        2.2.5 腦機(jī)接口的性能評定
    2.3 EEG腦機(jī)接口
        2.3.1 EEG信號及其特征
        2.3.2 EEG腦機(jī)接口的類型
        2.3.3 各類腦機(jī)接口的比較與發(fā)展
    2.4 P300腦機(jī)接口的研究
        2.4.1 RCF范式和SCF范式
        2.4.2 刺激誘發(fā)參數(shù)、疊加和P300識別
        2.4.3 SCF范式中的研究問題
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于SCF范式的P300腦機(jī)接口平臺
    3.1 基于SCF范式的接口平臺設(shè)計(jì)
        3.1.1 信號采集模塊
        3.1.2 交互界面
        3.1.3 在線數(shù)據(jù)處理流程及算法
    3.2 應(yīng)用與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        3.2.1 P300中文打字模型
        3.2.2 實(shí)驗(yàn)方案
    3.3 在線實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 P300刺激誘發(fā)參數(shù)的個(gè)性化配置
    4.1 刺激間間隔
        4.1.1 刺激誘發(fā)模式設(shè)計(jì)
        4.1.2 在線實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.1.3 分析與討論
    4.2 刺激增強(qiáng)的誘發(fā)參數(shù)配置及實(shí)驗(yàn)
    4.3 非固定疊加的誘發(fā)參數(shù)配置及實(shí)驗(yàn)
    4.4 刺激位置參數(shù)的評價(jià)
    4.5 刺激誘發(fā)參數(shù)的個(gè)性化配置策略
    4.6 本章小結(jié)
第5章 SCF范式下的P300特征提取方法
    5.1 眼電偽跡去除方法的研究
        5.1.1 眼電干擾的原理
        5.1.2 基于線性回歸的眼電偽跡去除方法
        5.1.3 去除效果及分析
    5.2 時(shí)域上的特征提取
    5.3 基于粗糙集的空域特征選擇
        5.3.1 粗糙集的重要性度量
        5.3.2 電極通道選擇
    5.4 本章小結(jié)
第6章 P300腦機(jī)接口的分類及在線自適應(yīng)
    6.1 SCF范式下的P300電位分類識別算法
        6.1.1 Fisher線性判別分析
        6.1.2 支持向量機(jī)
        6.1.3 數(shù)據(jù)處理及結(jié)果分析
    6.2 基于支持向量機(jī)的在線分類
    6.3 P300腦機(jī)接口中的分類器訓(xùn)練
        6.3.1 帶反饋和無反饋數(shù)據(jù)的交叉檢驗(yàn)
        6.3.2 不同刺激間間隔數(shù)據(jù)的交叉檢驗(yàn)
    6.4 bagging方法在少次疊加中的應(yīng)用
    6.5 P300分類中的疊加問題
    6.6 在線重疊自適應(yīng)模型
        6.6.1 模型設(shè)計(jì)
        6.6.2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    6.7 本章小結(jié)
第7章 EEG混合控制模式及應(yīng)用
    7.1 腦機(jī)接口與虛擬現(xiàn)實(shí)
    7.2 混合控制模式的設(shè)計(jì)與應(yīng)用
    7.3 混合控制模式中的數(shù)據(jù)處理
        7.3.1 共空間模式
        7.3.2 自適應(yīng)頻段選擇
    7.4 實(shí)驗(yàn)及任務(wù)設(shè)計(jì)
        7.4.1 被試和數(shù)據(jù)采集
        7.4.2 被試訓(xùn)練
        7.4.3 任務(wù)設(shè)計(jì)
    7.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論
    7.6 本章小結(jié)
第8章 總結(jié)與展望
    8.1 全文總結(jié)
    8.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間主要的研究成果
致謝

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