基于想象的腦機接口(Brain-Computer Interface,BCI)在運動障礙康復中有潛在的應用.傳統(tǒng)的想象任務是運動想象(Motor Imagery,MI),但MI不易習得和控制,且存在"BCI(Brain Computer Interface)盲"現(xiàn)象,使得該類BCI的實用化受限.為尋找下肢運動障礙的康復方法,采用一種較少被研究且易完成的心理想象,即"視覺想象(Visual Imagery,VI)"來構建BCI,但該類BCI的分類難度較大,需要探索有效的特征提取方法 .招募18名被試參加兩種動態(tài)圖片的視覺想象任務并采集腦電(Electroencephalogram,EEG)數(shù)據(jù);采用EEG互信息構建功能網(wǎng)絡,利用圖論分析方法計算腦網(wǎng)絡的網(wǎng)絡屬性特征,分別以網(wǎng)絡屬性特征、不同維度鄰接矩陣空間特征與網(wǎng)絡屬性與鄰接矩陣組合特征構建特征向量;最后采用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)對兩類視覺想象任務進行分類.結果顯示,采用八維互信息鄰接矩陣構建的空間特征集具有較好的可分性,平均分類精度為90.12%±5.43%,表明基于EEG互信息鄰接矩陣空間特...

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【文章目錄】：
1 材料和方法
    1.1 被試、視覺想象任務、一個試次的時序與過程及實驗設置
        1.1.1 被試
        1.1.2 視覺想象任務
        1.1.3 一個試次的時序與過程
        1.1.4 實驗設置
    1.2 數(shù)據(jù)預處理
    1.3 基于EEG的腦網(wǎng)絡計算
        1.3.1 節(jié)點的定義
        1.3.2 邊的度量
        1.3.3 閾值的選取
        1.3.4 圖論分析
    1.4 支持向量機
2 實驗結果
3 討論
4 結論



本文編號：3747606