【摘要】：腦電圖,簡稱EEG,是通過電子儀器,從頭皮上將腦部的自發(fā)性生物電位加以放大記錄而獲得的圖形,是通過電極記錄下來的腦細(xì)胞群的自發(fā)性、節(jié)律性電活動。將電極附著到頭皮上,電極從人腦獲取數(shù)據(jù),可記錄大腦皮層的電活動。目前常用的電極定位系統(tǒng)始于1929年,稱為“10-20電極定位系統(tǒng)”包括19個記錄電極和2個參考電極但在目前一些研究中,使用的電極超過20個。在標(biāo)準(zhǔn)的EEG實驗室中,有256個電極連接到人的頭部進(jìn)行記錄。為了佩戴EEG,除了基于10-20電極定位系統(tǒng)設(shè)置電極外,還應(yīng)給每個電極提供電解質(zhì)以降低阻抗水平。阻抗水平的降低對于降低腦電信號的噪聲水平是必要的。盡管已經(jīng)發(fā)明干電極不需要任何電解質(zhì)凝膠,干電極類型的阻抗水平仍然很高。因此,在實際使用中,使用電解質(zhì)凝膠的濕電極是優(yōu)選。在本論文中,使用的是Emotiv EPOC+品牌EEG,具有14個電極。每個右半球和左半球的耳后有兩個參考點(diǎn)。Emotiv EPOC+系統(tǒng)中的14個電極遵循10-20電極定位系統(tǒng)�；�10-20電極定位系統(tǒng)每個電極位置都被命名的規(guī)則,Emotiv EPOC+電極名稱分別是 AF3,F7,F3,FC5,T7,P7,01,02,P8,T8,FC6,F4,F8,AF4。以上14個電極分布在整個小腦皮質(zhì)上。為了佩戴這種EEG,在開始時需每個電極提供電解液。之后,EEG頭盔佩戴在實驗主體頭上,兩個參考點(diǎn)連接在主體耳后部。此外,靠近眼睛的兩個電極,AF3和AF4應(yīng)距離受試者的眉毛3指。然后,可以使用TestbenchTM軟件進(jìn)行校準(zhǔn)過程。Emotiv EPOC+EEG是一種便攜式腦電圖品牌,已被用于許多腦計算機(jī)界面研究,因此該品牌在我們的研究中被選用。近年來,由于人工智能技術(shù)的興起,,腦機(jī)接口相關(guān)研究也得到了蓬勃的發(fā)展。并且在未來將越來越受到研究者和產(chǎn)業(yè)界的重視。因此,選擇腦機(jī)接口研究領(lǐng)域來推動科學(xué)前沿的極限以獲得更好的未來是有趣的。但在其傳統(tǒng)定義中,腦機(jī)接口的主要目標(biāo)是使殘疾人能夠像其他正常人一樣正常工作。人機(jī)交互的這個目標(biāo),腦機(jī)接口的別名,已被科學(xué)家考慮作為推動科學(xué)實踐的主要動機(jī)。早期腦機(jī)接口技術(shù)已被用于開發(fā)基于BCI的輪椅。例如P300系統(tǒng),其是腦機(jī)接口中將大腦信號轉(zhuǎn)換為控制信號的典型示例之一。P300的工作方式是從A到Z的字母以及0到9的數(shù)字中挑選出一些在屏幕上不斷變換顯示,實驗對象被要求通過EEG系統(tǒng)將視覺響應(yīng)在毫秒級內(nèi)實時轉(zhuǎn)換為控制信號。要求受試者將他/她的注意力集中在某個字母或數(shù)字上。然后,系統(tǒng)可以識別受試者關(guān)注的字母或數(shù)字。系統(tǒng)的分析在幾毫秒內(nèi)完成。在300毫秒內(nèi),與其他毫秒級的時域相比,該系統(tǒng)的電勢是最高的。研究發(fā)現(xiàn)它是由于來自某個字母或數(shù)字的屏幕閃爍的刺激響應(yīng)而發(fā)生的。外,運(yùn)動假象系統(tǒng)運(yùn)動假象系統(tǒng)也是BCI技術(shù)應(yīng)用的一個典型范例。與P300系統(tǒng)不同,其專注于幫助失去肢體的殘疾人。對于運(yùn)動假想系統(tǒng),實際上電極不僅附著在頭皮上,而且還附著在身體的其他部位上;特別是在失去的四肢附近。從兩個著名的腦機(jī)接口系統(tǒng)的實際使用效果來看,其具有很大的改進(jìn)提升空間。眾所周知,計算機(jī)系統(tǒng)中使用的是二進(jìn)制,通過0和1,可以對所有的文字、聲音、圖像等。因此,我們著重研究基于腦電信號的人腦想象數(shù)字分類識別問題。雖然類似的問題在過去得到了一些研究,但是準(zhǔn)確率不足是其最大的問題。本文中,嘗試基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的新方法來突破腦機(jī)接口研究的局限性。旨在提高數(shù)字想象分類的百分比準(zhǔn)確度,使得其在未來實際可用于控制信號和許多其他應(yīng)用。本文著重于創(chuàng)建一個基于二進(jìn)制數(shù)字想象分類的腦機(jī)接口系統(tǒng)。首先在紙上打印出標(biāo)準(zhǔn)的0和1的形狀,讓實驗對象記憶,然后要求實驗對象對以標(biāo)準(zhǔn)形式給出的數(shù)字在大腦中進(jìn)行想象,通過計算機(jī)對電腦信號進(jìn)行識別。論文實驗分為兩部分進(jìn)行比較,采用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行比較。在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,使用來自單個實驗對象的數(shù)據(jù),每個數(shù)字需要記錄一百次。每次記錄一個數(shù)字的時間為30秒,然后休息20秒再繼續(xù)進(jìn)行下一個數(shù)字的記錄,依此類推。對數(shù)字0重復(fù)記錄一百次;然后對數(shù)字1在記錄一百次。最后對記錄的信號進(jìn)行處理及分類。一開始,每個數(shù)字的一百次試驗被連接起來。然后,從每次試驗的30秒記錄時間中的10秒中間跨度中及時取出所挑選的數(shù)據(jù)。選定的中間跨度從起點(diǎn)10秒開始,直到20秒時結(jié)束。從理論上講,基于小腦皮質(zhì)記錄的腦電波可分為幾種波形:δ,θ,α,β和γ波形�；谒涗浀氖茉囌叩拇碳せ蚧顒�,每種波形均具有某種特別的含義。已知具有最低頻率范圍(約04Hz)的δ波在受試者處于深度和無夢睡眠的情況下具有高振幅。當(dāng)受試者處于深度放松和困倦的狀態(tài)時,θ波,范圍從4到8Hz,具有高振幅。對于某些情況,自主活動還可以觸發(fā)該波型的高振幅。當(dāng)受試者處于清醒狀態(tài)且使用較少的注意力時,最佳已知具有8至12Hz的α波具有高振幅。當(dāng)受試者處于放松狀態(tài)時,α波也與病癥相關(guān)。β波,范圍從12到30Hz,在人類活動中起主要作用。每當(dāng)受試者在進(jìn)行需要高認(rèn)知水平的特定任務(wù)時,該波型具有高振幅。例如當(dāng)實驗對象求解數(shù)字問題時,β波具有明顯的波動。最后,對于γ波,其頻率范圍從30到70Hz,其特性仍不明確。目前的結(jié)論是當(dāng)受試者處于完全清醒意識并進(jìn)入冥想狀態(tài)時,Y波可能具有高波動。在我們的研究中,主要使用α波與β波進(jìn)行二元數(shù)字想象分類。主要的工作包括:1.對于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法,選擇合適頻率范圍內(nèi)的腦電信號對于提高分類準(zhǔn)確性至關(guān)重要。在之前文獻(xiàn)的研究中,一般所選擇的頻率范圍在8到30Hz之間。該頻率范圍包括α波和β波。因此,在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分類的開始,頻率應(yīng)該在α和β頻帶內(nèi)進(jìn)行帶通濾波。然后通過對帶信號的分析,進(jìn)一步將頻率范圍將縮小到能更好滿足二進(jìn)制數(shù)字想象分類實驗的一定帶寬內(nèi)。帶通濾波器后,我們使用了不同的特征提取方法提取信號特征。從而實現(xiàn)更高的分類結(jié)果。其中,電極的電極的選擇也十分重要(即選擇哪個電極的信號來進(jìn)行分類),不同的電極信號的功率或點(diǎn)位不同,分類準(zhǔn)確率不同。此外,選擇正確的頻率范圍也可能影響分類準(zhǔn)確性。本中文,對于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法,提取的第一種特征是通過事件相關(guān)電位分析(ERP)分析選擇電極位置。對于二進(jìn)制數(shù)字想象分類,按照上述的電極信號記錄方式,對每個電極記錄下來的信號中的10秒信號值進(jìn)行平均。然后,將ERP數(shù)據(jù)繪制出來從而確定哪個電極位置ERP值的貢獻(xiàn)更大�；趥鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)電腦信號分類的另一種特征提取方法是功率譜密度(PSD)分析。PSD分析可以對頻率進(jìn)行選擇,從而得到更高的分類結(jié)果準(zhǔn)確率。PSD分析也同時可以用于上述ERP方法對電極選擇的正確性檢驗。頻率范圍可基于功率譜圖進(jìn)行選擇。在該方法中,我們選擇最高功率譜對應(yīng)的頻率范圍。從而提高分類結(jié)果準(zhǔn)確率。在PSD分析之后,使用公共空間模式算法(CSP)進(jìn)行分析。眾所周知,在BCI中,CSP可使用兩類信號方差值差異最大化。通常被用于數(shù)據(jù)被分類之前。一般而言,對于每一類信號,CSP構(gòu)造一個協(xié)方差矩陣,然后對協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解。從而得到EEG源信號分布向量/空間模式。這些向量即可用于信號的二分類。基于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)方法,我們使用了不同的習(xí)分類器進(jìn)行分類,包括:線性判別分析(LDA),支持向量機(jī)(SVM),Logistic回歸和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-多層感知器(ANN-MLP)。在沒有適合ERP和PSD分析的情況下,最高分類準(zhǔn)確率為60%。然而,結(jié)合CSP并對算法流程進(jìn)行改進(jìn),我們實驗結(jié)果的分類準(zhǔn)確率提高66.88%。2.上述基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的結(jié)果并不令人滿意,本文進(jìn)一步引入深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。首先使用帶通濾波器對α(8-13Hz)和β(13-30Hz)波頻率范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。根據(jù)濾波后的信號繪制ERP topo圖并輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行特征提取和分類。CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括10層卷積和Maxpoo1ing兩個完全連接層,一個drop out層,和一個回歸層。我們使用些網(wǎng)絡(luò)對來自15個不同實驗對象的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和分類。最高分類結(jié)果達(dá)到99.65%,該結(jié)果表明該方法極大的優(yōu)于傳統(tǒng)方法的分類結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R741.044;TN911.7

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本文編號：2643082