【摘要】：近年來,我國人口老齡化問題日趨嚴峻,伴隨著老齡人口的增加,腦中風等一些會使人體喪失部分身體控制機能疾病的發(fā)病率也逐步上升。疾病在給肢體運動功能障礙患者帶來極大不便和精神壓力的同時,也給家庭和社會帶來了沉重的負擔。如何幫助患者進行有效康復治療,重新獲得一定的獨立生活能力,是當今社會急需解決的問題,也是康復工程、人工智能等交叉學科研究的熱點。腦電是腦神經(jīng)細胞電生理活動產(chǎn)生的信號,含有豐富的大腦活動信息。通過快速有效的對腦電信號進行分析和評估,我們可以將大腦信號解讀為相應的命令,搭建出一套不依賴外圍神經(jīng)和肌肉組織參與的腦機接口系統(tǒng),從而完成與外部世界的交流和對輔助設備的控制,對病人的康復治療具有重大意義。圍繞對腦機接口不同應用場景的需求,本文選取兩類典型的腦電信號,分別研究了腦機接口在online和offline情境下的信號處理方法,并取得以下成果:1)針對腦機接口中存在的信號容易受到干擾、操作復雜的問題,本文首先利用經(jīng)濟便攜式腦電采集設備Emotiv EPOC+搭載了一套基于穩(wěn)態(tài)視覺刺激的腦機交互系統(tǒng)。該腦機接口系統(tǒng)首次將功率譜密度分析、典型相關性分析等方法按照不同權重相結合,使得目標識別的準確率高達98.6%,具有很高的抗噪能力和可拓展性。2)另外針對腦機接口在處理多分類任務時需要完成大量特征工程以及準確率偏低的特點,引入深度學習方法自主的提取運動想象腦電信號的特征,通過對小樣本數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上搭建了一套高效率、高精度的分類器,實驗表明該分類方法具有很強的穩(wěn)定性能和泛化能力。
【學位授予單位】：深圳大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R318;TN911.7
【圖文】：

圖 2-1 大腦功能分區(qū)發(fā)現(xiàn)，大腦的每一個部分分別承擔不同的功能[8]，例如處理視于大腦的枕骨，而控制肢體運動是由頂端的皮質來完成。所以本結構和運行原理，才能在此基礎上設計出合理的電極分布，電特征信號。根據(jù)大腦的解剖圖可以看出，大腦是由兩個對稱的凹凸皮質構成了腦回，大腦的每一部分分別完成身體對側肢個部分之間也會進行相互的通信，承擔這項任務的是被稱為胼由神經(jīng)元和非神經(jīng)元兩種細胞組成，研究表明人腦總共包含有量大致相同的非神經(jīng)元細胞[9]。如圖 2-2 所示，一個典型的神和許多樹突加軸突組成，細胞與細胞之間連接的地方稱為突觸觸位置釋放化學物質來傳遞興奮信號。

圖 2-2 神經(jīng)元細胞及突觸結構上的傳遞是依靠膜電位的變化來完成，當神經(jīng)元保持靜息電位，而外界的刺激會使得神經(jīng)細胞膜差并向兩端傳遞。僅僅由一個神經(jīng)元細胞興奮產(chǎn)研究表明至少大約 108 個神經(jīng)元同時產(chǎn)生同步電電極探測到這種信息[10]。腦電圖（electroenceph和時間的相關關系，因此多數(shù)腦電采集設備一般由參考電位紀錄下電位差。廣義上來講，紀錄下來信息密切相關[11]，含有豐富的大腦思維信息，所研究對象，此外，由外界特定的事件刺激引起的Event-Related Potential, ERP）[12]，但是由于時間太過微弱，所以并不能直接從腦電圖紀錄中讀取計首次觀察到大腦皮層的電信號，再到研究者將

【參考文獻】

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本文編號：2722753