本文選題：腦-機(jī)接口 + 腦電圖��； 參考：《國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2015年博士論文

【摘要】：腦-機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)是一種新的不依賴于外周神經(jīng)和肌肉,與大腦直連的通信接口技術(shù)。誘發(fā)式BCI作為BCI領(lǐng)域的主要分支之一,其簡單、高效和多目標(biāo)的信息傳輸特點(diǎn),已經(jīng)引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注。但是近年來,盡管誘發(fā)式BCI技術(shù)的研究已經(jīng)取得了較大進(jìn)展,人機(jī)通信工效得到了顯著提高,其系統(tǒng)的通信控制能力仍難以滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。為了推動(dòng)誘發(fā)式BCI向?qū)嵱没霓D(zhuǎn)變,本文以人機(jī)通信工效的提高為目標(biāo)牽引,以基于事件相關(guān)電位(event-related potential,ERP)和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(steady-state visually evoked potential,SSVEP)的BCI系統(tǒng)為研究對(duì)象,分別在多模態(tài)刺激、多模態(tài)特征電位,以及被試對(duì)BCI操控任務(wù)的主觀能動(dòng)性三個(gè)方面展開了研究。主要成果如下:聽觸覺雙模態(tài)刺激研究與非視覺ERP-BCI系統(tǒng)設(shè)計(jì)。為了驗(yàn)證多模態(tài)刺激對(duì)提高誘發(fā)式BCI性能的作用,本文提出了一種基于聽覺和觸覺刺激的雙模態(tài)ERP-BCI方法。在該方法中,我們通過在同一方向上同時(shí)施加聽覺和觸覺隨機(jī)刺激的方式,設(shè)計(jì)了一個(gè)方向一致雙模態(tài)范式。由于該系統(tǒng)的操控不需要被試的視覺交互,故將其稱之為非視覺BCI。為了提高系統(tǒng)在線性能,我們?yōu)槊棵辉囘x擇了最佳EEG通道和最優(yōu)的trial。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的雙模態(tài)ERP-BCI相比于單模態(tài)的聽覺和觸覺ERP-BCI方法,在線平均ITR分別提高了45.43%和51.05%。據(jù)我們所知,在視線獨(dú)立ERP-BCI研究中,我們所提出的雙模態(tài)ERP-BCI系統(tǒng)達(dá)到了至今最高的在線ITR(10.77 bits/min)。該雙模態(tài)ERP-BCI方法為非視覺BCI提供了一個(gè)新的研究方向。SSVEP-BCI的實(shí)時(shí)信息反饋與動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)研究。為了提高系統(tǒng)性能,本文提出一種帶實(shí)時(shí)信息反饋機(jī)制的動(dòng)態(tài)優(yōu)化SSVEP-BCI。在該方法中,我們首先基于實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別結(jié)果設(shè)計(jì)了一種生物反饋機(jī)制,用于提高被試對(duì)目標(biāo)刺激的注意力。其次,我們將行列(row/column,RC)范式引入到SSVEP-BCI中,采用6個(gè)頻率的閃爍刺激,設(shè)計(jì)了一個(gè)36選項(xiàng)SSVEP-BCI拼寫器。此外,我們?cè)O(shè)計(jì)了目標(biāo)選擇時(shí)間動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法,并與固定優(yōu)化方法進(jìn)行了在線性能的對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們所提出的SSVEP-BCI拼寫器的性能與傳統(tǒng)方法相比有了顯著的提高。具體地說,實(shí)時(shí)信息反饋通過增強(qiáng)被試對(duì)目標(biāo)刺激的注意力,有效提高了拼寫準(zhǔn)確率。動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法相比于固定優(yōu)化達(dá)到了更高的PITR�；赑300與SSVEP的混合BCI研究與優(yōu)化設(shè)計(jì)。在誘發(fā)式BCI研究領(lǐng)域,大多數(shù)研究僅集中在對(duì)單模態(tài)特征電位的分析識(shí)別上,系統(tǒng)性能正處于瓶頸狀態(tài)。為了進(jìn)一步提升BCI的性能,我們基于P300和SSVEP兩種特征電位提出了三個(gè)混合BCI方法。具體內(nèi)容如下:首先,我們論證了同時(shí)誘發(fā)P300與SSVEP特征電位的可行性,并將SSVEP特征引入P300拼寫器,提出了一種新型的混合BCI方法。在該方法中,我們?cè)O(shè)計(jì)了一種由隨機(jī)閃爍和周期閃爍構(gòu)成的混合刺激機(jī)制。所述混合BCI拼寫器中目標(biāo)字符由三維時(shí)頻信號(hào)的融合結(jié)果識(shí)別得到。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所述混合BCI拼寫器的單trial在線拼寫準(zhǔn)確率達(dá)到了93.85%。這表明SSVEP特征的引入有效提高了P300拼寫器的目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確率,達(dá)到了更加準(zhǔn)確、穩(wěn)定的拼寫效果。第二,為了提高拼寫速度,我們采用P300和SSVEP平行輸入的方式,提出一種新的快速混合BCI拼寫方法。在該方法中,目標(biāo)字符坐標(biāo)由P300和SSVEP兩個(gè)子拼寫器同時(shí)輸出的二維坐標(biāo)確定。我們基于該方法設(shè)計(jì)了兩種BCI拼寫器范式:SL和RC范式。此外,我們?cè)O(shè)計(jì)了基于PITR曲線的最優(yōu)trial優(yōu)化選擇方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的混合BCI方法相比于P300和SSVEP BCI,拼寫速度有了明顯的提高。其中,該混合BCI方法RC范式的平均PITR達(dá)到了53.06 bits/min。最后,為了達(dá)到P300和SSVEP特征信息更合理的運(yùn)用,我們基于P300和SSVEP的得分融合提出了一種新的64選項(xiàng)混合BCI。在該方法中,我們將P300拼寫器的RC范式和SSVEP-BCI的兩步選擇范式相結(jié)合,提出了兩個(gè)混合BCI,即DRC和4-D范式。此外,我們提出了一種MPE融合方法用來實(shí)現(xiàn)P300和SSVEP得分級(jí)的信息融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明4-D混合范式相比于DRC范式性能更優(yōu)越;MPE融合方法相比于其它四種常用的得分融合方法達(dá)到了更高的準(zhǔn)確率。此外,13名被試中的12名采用4-D范式的單trial在線準(zhǔn)確率均超過90%,而且平均準(zhǔn)確率到達(dá)了95.18%。
[Abstract]:Brain-computer interface (BCI) is a new communication interface technology that does not depend on the peripheral nerve and muscle and directly connected with the brain. The induced BCI is one of the main branches of the BCI field. Its simple, efficient and multi target information transmission characteristics have aroused the widespread concern of the scholars. However, in recent years, despite the induced BCI The research of technology has made great progress, the efficiency of man-machine communication has been greatly improved, and the communication control ability of the system is still difficult to meet the needs of practical application. In order to promote the transformation of the induced BCI to practicality, this paper takes the improvement of the ergonomics as the target, based on the event related potential (event-related potential). ERP) and the BCI system of steady-state visually evoked potential (SSVEP), as the research object, are studied in three aspects of multimodal stimulation, multimodal characteristic potential, and subjective initiative of BCI manipulation tasks. The main results are as follows: the study of auditory tactile dual modal stimulation and non visual ERP-BCI. System design. In order to verify the effect of multimodal stimulation on improving the performance of induced BCI, a dual mode ERP-BCI method based on auditory and tactile stimulation is proposed in this paper. In this method, we set up a uniform dual mode paradigm by applying both auditory and tactile random stimuli in the same direction. The system's manipulation does not require the visual interaction of the subjects, so it is called a non visual BCI. to improve the system's online performance. We choose the best EEG channel and the optimal trial. experiment for each of the subjects to show that the proposed bimodal ERP-BCI is 45 higher than the single modal auditory and touch ERP-BCI method. .43% and 51.05%., as we know, in the line of sight independent ERP-BCI research, our proposed dual mode ERP-BCI system has reached the highest online ITR (10.77 bits/min). The dual mode ERP-BCI method provides a new research direction.SSVEP-BCI's real time feedback and dynamic optimization design for non visual BCI. In this paper, we propose a dynamic optimization SSVEP-BCI. with real-time information feedback mechanism. In this method, we first design a biofeedback mechanism based on real time target recognition results to improve the attention of the subjects to the target stimulus. Secondly, we introduce the row/ column (RC) paradigm to SSVEP-BCI and use 6 frequencies. A 36 option SSVEP-BCI spelling device is designed. In addition, we design the time dynamic optimization method of the target selection and compare the performance with the fixed optimization method. The experimental results show that the performance of the SSVEP-BCI spelling device is improved significantly compared with the traditional method. Specifically, real time. Information feedback improves the accuracy of spelling by enhancing the attention of the subjects to the target stimulation. The dynamic optimization method has achieved a higher PITR. based on the hybrid BCI research and optimization design based on P300 and SSVEP compared with the fixed optimization. In the field of induced BCI research, most of the studies focus only on the analysis and recognition of the single mode characteristic potential. In order to further improve the performance of BCI, we propose three mixed BCI methods based on two characteristic potentials of P300 and SSVEP. The specific contents are as follows: first, we demonstrate the feasibility of simultaneously inducing P300 and SSVEP characteristic potentials, and introduce the SSVEP features to the P300 spelling device, and propose a new type of mixture. In this method, we design a hybrid stimulation mechanism composed of random flicker and periodic flicker. The target character in the mixed BCI spelling device is identified by the fusion of three dimensional time-frequency signals. The experimental results show that the single trial spelling accuracy of the mixed BCI spelling device is 93.85%., which indicates that SSV The introduction of EP features effectively improves the target recognition accuracy of the P300 spelling device, achieves a more accurate and stable spelling effect. Second, in order to improve the spelling speed, we use the parallel input of P300 and SSVEP to propose a new fast mixed BCI spelling method. In this method, the target character coordinates are spelled by P300 and SSVEP two. The writer designs the two BCI spelling paradigm based on this method: SL and RC paradigm. In addition, we designed the optimal trial optimization method based on the PITR curve. The experimental results show that the proposed hybrid BCI method has a significant improvement in spelling speed compared to P300 and SSVEP BCI. The average PITR of the RC paradigm is 53.06 bits/min. at the end of the BCI method. In order to achieve more reasonable use of P300 and SSVEP feature information, we propose a new 64 option hybrid BCI. based on the score fusion of P300 and SSVEP in this method. We combine the RC paradigm of the P300 spelling device with the two step paradigm of SSVEP-BCI. Two mixed BCI, that is, DRC and 4-D paradigms. In addition, we propose a MPE fusion method to achieve the information fusion of P300 and SSVEP grading. The experimental results show that the 4-D hybrid paradigm is superior to the DRC paradigm; the MPE fusion method has achieved a higher accuracy compared with the other four common scoring methods. In addition, 13 The online accuracy rate of 12 single trial using 4-D paradigm was over 90%, and the average accuracy reached 95.18%..
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R338;TN911.7

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本文編號(hào)：2116424