本文關(guān)鍵詞：基于虛擬現(xiàn)實(shí)的運(yùn)動(dòng)想象腦—機(jī)接口訓(xùn)練系統(tǒng)　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 腦-機(jī)接口 運(yùn)動(dòng)想象 虛擬現(xiàn)實(shí)

【摘要】：腦-機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCI)是在大腦和計(jì)算機(jī)及外部設(shè)備之間由人工搭建的一條不同于傳統(tǒng)大腦信息傳輸?shù)耐?作為一種全新的信息交流和控制技術(shù),可使用戶直接通過意識(shí)與外部設(shè)備實(shí)現(xiàn)信息交互。運(yùn)動(dòng)想象(Motor Imagery,MI)腦-機(jī)接口作為一種自主BCI方式,在神經(jīng)退行性疾病患者的康復(fù)、軍事遠(yuǎn)程作戰(zhàn)等方面具有巨大的潛在價(jià)值,成為近年來的研究熱點(diǎn)。近十幾年來,運(yùn)動(dòng)想象腦-機(jī)接口的研究取得較大進(jìn)展,但依然存在以下問題:(1)受試者運(yùn)動(dòng)想象能力差異較大,不同受試者對(duì)同一個(gè)BCI系統(tǒng)的操控能力具有很大差異;(2)不同受試者做同一思維任務(wù)時(shí)腦電信號(hào)的特征不盡相同,需要選擇最優(yōu)特征提取算法;(3)不同受試者在做同一思維任務(wù)時(shí)大腦的活動(dòng)區(qū)域不盡相同,需要選擇不同的腦電導(dǎo)聯(lián);(4)訓(xùn)練對(duì)受試者的運(yùn)動(dòng)想象能力具有較大的影響,需要對(duì)受試者進(jìn)行大量訓(xùn)練,以提高受試者的操控能力。針對(duì)以上問題,本文把虛擬現(xiàn)實(shí)(virtual reality,VR)和腦-機(jī)接口技術(shù)相結(jié)合,設(shè)計(jì)了一款自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)想象BCI系統(tǒng)(Motor Imagery Brain-Computer Interface,MI-BCI)的虛擬現(xiàn)實(shí)訓(xùn)練與實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)設(shè)計(jì)了一款自適應(yīng)算法選擇的運(yùn)動(dòng)想象BCI軟件系統(tǒng)。本文利用C#和MATLAB混合編程方式,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了MI-BCI軟件。集成了三種腦電信號(hào)預(yù)處理算法、五種特征提取算法和兩種分類識(shí)別算法,提供離線分析、在線分析和自適應(yīng)算法選擇功能。根據(jù)受試者的腦電信息,自動(dòng)選擇最適合該受試者最優(yōu)算法組合,增強(qiáng)了BCI系統(tǒng)與受試者的契合度,提高了BCI系統(tǒng)的普適性。(2)提出了一種新的導(dǎo)聯(lián)選擇算法——遺傳蜂群算法。針對(duì)不同受試者大腦活動(dòng)區(qū)域差異的自然現(xiàn)象,本文利用遺傳算子改進(jìn)傳統(tǒng)蜂群算法鄰域搜索操作,提出了一種基于遺傳算子的人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm based on genetic operators,GA-ABC)對(duì)運(yùn)動(dòng)想象BCI系統(tǒng)進(jìn)行導(dǎo)聯(lián)優(yōu)選,大大降低了導(dǎo)聯(lián)維數(shù),提高了腦電信號(hào)處理速度和識(shí)別率,為BCI系統(tǒng)步入實(shí)用提供了參考。(3)搭建了一個(gè)基于Unity3D的運(yùn)動(dòng)想象虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景。采用Unity3D、DAZ Studio和3Dmax設(shè)計(jì)了虛擬場(chǎng)景和3D人物模型與動(dòng)作,通過Socket套接字實(shí)現(xiàn)了BCI系統(tǒng)與虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的信息交互。虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景功能分為受試者訓(xùn)練和訓(xùn)練效果測(cè)試,其中測(cè)試部分又分為同步在線測(cè)試和漫游測(cè)試,分別提供第一視角和第三視角兩種模式供用戶選擇,為受試者的運(yùn)動(dòng)想象訓(xùn)練和實(shí)時(shí)操控提供了一個(gè)直觀的反饋,提高了受試者的運(yùn)動(dòng)想象能力和對(duì)BCI系統(tǒng)的操控能力。(4)設(shè)計(jì)了運(yùn)動(dòng)想象腦-機(jī)接口虛擬現(xiàn)實(shí)在線控制實(shí)驗(yàn)。本文設(shè)計(jì)同步在線實(shí)驗(yàn)和虛擬現(xiàn)實(shí)在線漫游測(cè)試兩種實(shí)驗(yàn)對(duì)四名受試者的訓(xùn)練效果進(jìn)行測(cè)試,根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出本文設(shè)計(jì)訓(xùn)練系統(tǒng)能夠提高受試者運(yùn)動(dòng)想象能力,同時(shí)驗(yàn)證了本系統(tǒng)設(shè)計(jì)是有效性、合理性和可行性。
[Abstract]:Brain computer interface (Brain-Computer Interface BCI) is a different from the traditional brain information transmission built by artificial pathway between brain and computer and peripheral equipment, as a new information communication and control technology, users can directly through the implementation of information interaction consciousness and external equipment. Motor imagery (Motor Imagery MI) brain computer interface as an independent BCI, in patients with neurodegenerative disease rehabilitation, has great potential for military remote operations and so on, become a research hotspot in recent years. In recent years, the movement of imagination BCI has made great progress, but there are still the following problems: (1) the subjects of motor imagery ability is different, has different ability to control the same BCI system in different subjects; (2) different subjects have the same mental task EEG signal characteristics vary At the same time, to select the optimal feature extraction algorithm; (3) the different subjects in the same region of the brain thinking activities are not the same, need to choose different EEG lead; (4) exercise training on the subjects of the imagination has remarkable effect, the need for a large number of training subjects and in order to improve the subjects' ability to control. To solve the above problems, the virtual reality (virtual reality, VR) and brain computer interface technology, design a adaptive motion system (Motor Imagery Brain-Computer BCI thought Interface, MI-BCI) of the virtual reality training and real-time control system. The main work and the innovation points are as follows: (1) designed to choose a adaptive algorithm of motor imagery BCI software. Using mixed programming of C# and MATLAB, the design and implementation of MI-BCI software. The integration of the three kinds of EEG preprocessing algorithm, five. Feature extraction algorithms and two kinds of classification algorithms, provide off-line analysis, on-line analysis and adaptive algorithm selection. According to the EEG information of subjects, automatically select the most suitable for the subjects of optimal algorithm combination, fit BCI system and enhance the subjects, improve the BCI system universality. (2) proposed a new channel selection algorithm -- genetic colony algorithm. For different natural phenomena subjects brain activity of regional differences, this paper uses the improved genetic operators traditional colony algorithm of neighborhood search operation, put forward a kind of artificial bee colony algorithm based on genetic operator (artificial bee colony algorithm based on genetic operators, GA-ABC to optimize the motor imagery) lead BCI system, greatly reducing the lead dimension, improve the EEG signal processing speed and recognition rate, providing a reference for the BCI system into practical. (3) set up Imagine a virtual reality scene based on the movement of Unity3D by Unity3D. DAZ, Studio and 3Dmax to design the virtual scene and the 3D character models and action, through the Socket socket to realize the information interaction between BCI system and virtual reality system. The virtual reality scene is divided into subjects of training and training effect test, the test part divided into synchronous online testing and roaming test, provide a first view and third view two modes for user selection, training and real-time control provides an intuitive feedback for subjects with motor imagery, improve the subjects' movement imagination and the ability to control the system of BCI (4) is designed. Motor imagery BCI Online virtual reality control experiment. This paper design of synchronous online experiment and virtual reality roaming online testing and training effect of two kinds of experiments on four subjects tested, according to the The experimental results show that the design training system can improve the ability of the subjects to imagine motion, and the validity, rationality and feasibility of the design of the system is verified.

【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R318;TP391.9

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