本文關(guān)鍵詞：混合腦機接口實現(xiàn)及其應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 混合腦機接口 運動想象 事件關(guān)聯(lián)電位 相關(guān)向量機 降噪自編碼

【摘要】：本文主要內(nèi)容為混合腦機接口實現(xiàn)及其應(yīng)用研究,包括在線腦機接口系統(tǒng)設(shè)計和腦電信號分析方法研究兩大主要部分。研究過程中實現(xiàn)了腦機接口系統(tǒng)從離線到在線系統(tǒng)的跨越,完成了三個在線腦機接口算法與實時在線系統(tǒng)設(shè)計,包括基于事件關(guān)聯(lián)電位腦機接口的電視遙控異步系統(tǒng)、基于語音與腦電協(xié)同控制的輪椅、基于腦電-眼電控制的混合腦機接口系統(tǒng)。特別是針對目前運動想象腦機接口無法實現(xiàn)多自由控制為突破口,提出持續(xù)-輕快運動想象腦機接口新范式,并對其采用二級控制模式獲取離散指令和連續(xù)指令,以突破傳統(tǒng)運動想象腦機接口無法實現(xiàn)多自由控制的限制;進一步采用異步協(xié)議參與調(diào)控分類器的輸出,實現(xiàn)運動想象腦機接口的異步控制,腦機接口異步控制的實現(xiàn)可以克服同步腦機接口系統(tǒng)實時性差、錯誤觸發(fā)的缺陷,為腦機接口實用化邁出堅實的一步。具體表現(xiàn)為:第一,設(shè)計了基于事件關(guān)聯(lián)電位腦機接口的電視遙控異步系統(tǒng),包括腦電信號預(yù)處理、特征提取、分類識別實時算法,開發(fā)了具有通訊功能的遙控器,實現(xiàn)了腦機接口電視遙控異步系統(tǒng)。受試者可以利用腦電波來遙控電視選擇頻道和調(diào)整音量,這為重癥癱瘓病人拓展其與自然的直接交流開辟了新的通道。5位健康的受試者參與了訓(xùn)練實驗和在線實驗,實驗結(jié)果表明經(jīng)過特定的訓(xùn)練,受試者均可有效控制該腦機接口電視遙控系統(tǒng),其統(tǒng)計平均準確率達87%,平均傳輸速率(Information Transfer Rate,ITR)達35 bits/min,滿足了系統(tǒng)實時性的需求。第二,我們提出了一個基于腦機接口和語音識別的混合腦機接口控制策略,并成功應(yīng)用于輪椅協(xié)同控制。通過執(zhí)行相關(guān)的活動,受試者可以在輪椅上實現(xiàn)四個控制行為(啟動、停止、右轉(zhuǎn)、左轉(zhuǎn))。五位健康的受試者參與室內(nèi)實驗,實驗結(jié)果表明:通過混合腦機接口的協(xié)調(diào)控制機制,取得了較高的最優(yōu)路徑比和最優(yōu)時間比,同時也顯示了語音識別是腦機接口的一個有價值的補充(快速、準確),可用于輔助腦機接口控制系統(tǒng),該智能輪椅目標群體為能主動發(fā)出單音(如:“啊”)的失語癱瘓患者。此外,我們還提出了一種基于超聲波傳感器的輔助避障方法,設(shè)計了多路超聲波傳感器避障系統(tǒng)和避障提示反饋界面。用戶可借助反饋界面上實時提示的信息做出有效的避障決策。若無法成功避障,輪椅控制系統(tǒng)則立即啟動緊急停車功能,避免與其它障礙物發(fā)生碰撞,以保證腦控輪椅及用戶的安全。第三,為滿足輪椅多自由度、實時性強的實際控制需求,提出融合事件關(guān)聯(lián)電位(Event Related Potential,ERP)、運動想象(Motor Imagery,MI)和眨眼的混合腦機接口范式,該混合腦機接口集成了事件關(guān)聯(lián)電位識別準確率高,運動想象及眨眼識別速度快優(yōu)點,可有效克服單模態(tài)腦機接口的不足。由于混合腦機接口所選特征相互獨立,采用并行算法實時處理,將明顯提高系統(tǒng)整體信息傳輸率。這恰好可以滿足輪椅多自由度、實時控制的需要,為多自由度控制系統(tǒng)研究開拓了新的途徑。通過執(zhí)行相關(guān)的意識任務(wù),用戶可以控制輪椅實現(xiàn)七個操作行為。四位健康的受試者參與了實驗,實驗結(jié)果不僅表明腦控輪椅系統(tǒng)本身的可操作性,魯棒性,同時也進一步表明,該輪椅完全由受試者腦電自主控制,而不要借助其他輔助設(shè)備(如:自動導(dǎo)航系統(tǒng))。第四,提出了一種時-空-頻運動想象腦電數(shù)據(jù)分析方法,通過訓(xùn)練集數(shù)據(jù)交叉驗證,篩選出與受試者匹配的時間窗與頻帶,進一步懫用共空域模式算法進行空間濾波和特征提取,最后采用相關(guān)向量機分類。通過對BCI Competition III Data IVa(Motor Imagery,Small Training Sets)進行測試,其平均分類準確為90.28%,為運動想象腦電信號兩分類在線算法研究提供了一種新方法。此外針對事件關(guān)聯(lián)電位,利用BCI competition III Data set II:(P300 Speller Paradigm)數(shù)據(jù),提取8通道腦電信號,組成數(shù)據(jù)集和測試集。采用隨機初始化和去噪自編碼初始化兩種方法初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實驗結(jié)果表明:七項評估指標均較為理想,同時也驗證了降噪自編碼初始化比隨機初始化效果要更好。以識別準確率(Recognition Rate)一項指標說明,采用隨機初始化:受試者A,B分別為93.9%,94.1%;采用降噪自編碼初始化:受試者A,B分別為95.4%,96.1%。本文研究的開展可望為腦機接口多自由度實時控制的研究開拓新的途徑,為延伸和提高人類行為控制能力提供新技術(shù)。
【關(guān)鍵詞】：混合腦機接口 運動想象 事件關(guān)聯(lián)電位 相關(guān)向量機 降噪自編碼
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R338;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-38
• 1.1 研究背景與意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外現(xiàn)狀13-15
• 1.3 腦機接口系統(tǒng)原理15-16
• 1.3.1 國際10-20系統(tǒng)15-16
• 1.3.2 單極導(dǎo)聯(lián)與雙極導(dǎo)聯(lián)16
• 1.4 腦機接口分類與特點16-18
• 1.5 腦電信號處理常用方法18-25
• 1.5.1 預(yù)處理18-19
• 1.5.2 特征提取19-21
• 1.5.3 分類識別21-25
• 1.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)腦電信號處理方法25-29
• 1.6.1 BP-Adaboost25-26
• 1.6.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)26-29
• 1.7 腦機接口的評價標準29-31
• 1.7.1 混淆矩陣29-30
• 1.7.2 分類準確率30
• 1.7.3 信息傳輸速率30
• 1.7.4 受試者工作特征曲線30-31
• 1.7.5 相關(guān)系數(shù)31
• 1.8 典型腦機接口及系統(tǒng)31-35
• 1.8.1 基于事件關(guān)聯(lián)電位的腦機接口31
• 1.8.2 基于SSVEP的腦機接口31-32
• 1.8.3 混合腦機接口32
• 1.8.4 基于P300和運動想象的二維光標32-33
• 1.8.5 基于P300和自動導(dǎo)航的輪椅33
• 1.8.6 腦機接口鼠標控制的網(wǎng)頁瀏覽器33-34
• 1.8.7 基于運動想象的四旋翼飛行器34-35
• 1.9 本文的主要研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)35-38
• 第二章 基于事件關(guān)聯(lián)電位腦機接口的電視遙控異步系統(tǒng)38-48
• 2.1 系統(tǒng)組成38-39
• 2.2 用戶界面39-40
• 2.3 腦電信號實時處理算法40-41
• 2.4 遙控器硬件設(shè)計41
• 2.5 系統(tǒng)實驗41-43
• 2.5.1 實驗準備41-42
• 2.5.2 訓(xùn)練實驗42-43
• 2.5.3 評估實驗43
• 2.6 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果43-46
• 2.6.1 分類器選擇43-44
• 2.6.2 循環(huán)次數(shù)與識別準確率的關(guān)系44-45
• 2.6.3 導(dǎo)聯(lián)選擇45-46
• 2.7 本章小結(jié)46-48
• 第三章 基于腦電與單音協(xié)同控制的輪椅控制系統(tǒng)及其輔助避障設(shè)計48-60
• 3.1 引言48-49
• 3.2 系統(tǒng)概述49-55
• 3.2.1 腦電信號數(shù)據(jù)采集50
• 3.2.2 輪椅通訊模塊硬件設(shè)計50-51
• 3.2.3 非特定人孤詞識別51-52
• 3.2.4 用戶界面52
• 3.2.5 協(xié)同控制機制52-55
• 3.3 實驗與結(jié)果分析55-56
• 3.4 超聲波輔助避障56-57
• 3.4.1 輔助避障方法57
• 3.4.2 反饋界面57
• 3.5 本章小結(jié)57-60
• 第四章 基于腦電-眼電的混合腦機接口輪椅控制系統(tǒng)60-78
• 4.1 引言60-61
• 4.2 腦控輪椅結(jié)構(gòu)61-67
• 4.2.1 腦電信號采集62
• 4.2.2 用戶界面62-63
• 4.2.3 通訊模塊63
• 4.2.4 眼電-腦電混合腦機接口63-67
• 4.3 實驗設(shè)計及實驗結(jié)果67-74
• 4.3.1 系統(tǒng)校準68-70
• 4.3.2 前進,后退,停止評估實驗70-72
• 4.3.3 輪椅性能綜合實驗72-74
• 4.4 討論74-76
• 4.5 本章小結(jié)76-78
• 第五章 腦電信號分析方法研究78-96
• 5.1 基于時-空-頻聯(lián)合選擇的運動想象相關(guān)向量機分析方法78-83
• 5.1.1 被試、實驗范式和數(shù)據(jù)采集79
• 5.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理79-80
• 5.1.3 時間窗與頻帶優(yōu)化80
• 5.1.4 空間濾波與特征提取80-81
• 5.1.5 分類器81-83
• 5.2 實驗結(jié)果83-86
• 5.2.1 實驗分析83-86
• 5.3 基于降噪自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的事件關(guān)聯(lián)電位分析方法86-95
• 5.3.1 被試、實驗范式和數(shù)據(jù)采集86-87
• 5.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理87-88
• 5.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及初始化88-89
• 5.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與分類89-91
• 5.3.5 實驗結(jié)果91-92
• 5.3.6 實驗分析92-95
• 5.4 本章小結(jié)95-96
• 第六章 總結(jié)與展望96-98
• 6.1 總結(jié)96-97
• 6.2 展望97-98
• 參考文獻98-114
• 攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果114-116
• 致謝116-117
• 答辯委員會對論文的評定意見117

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