本文選題：腦機(jī)接口 + 運(yùn)動(dòng)想象反饋系統(tǒng)��； 參考：《電子科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來(lái),基于運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口技術(shù)在運(yùn)動(dòng)控制、神經(jīng)康復(fù)及特種工業(yè)環(huán)境下的智能作業(yè)等領(lǐng)域存在著很大的潛在應(yīng)用前景,從而該項(xiàng)技術(shù)得到了科技界眾多研究者的關(guān)注�；谶\(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口技術(shù)由于其涉及到的神經(jīng)機(jī)制和運(yùn)動(dòng)密切相關(guān),因此有望在提升受試者的運(yùn)動(dòng)控制能力、腦區(qū)信息處理效率以及腦癱康復(fù)中發(fā)揮重要作用。運(yùn)動(dòng)想象反饋是將與運(yùn)動(dòng)相關(guān)的腦電信號(hào)轉(zhuǎn)換為生動(dòng)形象的視覺(jué)和聲音信號(hào),如音樂(lè)、圖像等。在反饋系統(tǒng)中,受試者通過(guò)接收這些信息進(jìn)行自我調(diào)節(jié)及控制,從而提升相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)能力。本論文的主要貢獻(xiàn)如下:1.基于團(tuán)隊(duì)已搭建的BCI系統(tǒng)平臺(tái)的前提下,利用多進(jìn)程和多線程的軟件技術(shù)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)了腦電信號(hào)的采集,不同反饋模式的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā),進(jìn)而搭建起運(yùn)動(dòng)想象反饋系統(tǒng)平臺(tái)。該反饋系統(tǒng)主要包括與運(yùn)動(dòng)相關(guān)信息的直接顯示,例如功率譜,ERD,和分類結(jié)果等等,并且基于與運(yùn)動(dòng)想關(guān)的信息,實(shí)現(xiàn)了不同場(chǎng)景的反饋控制,以達(dá)到靈活應(yīng)用的目的。2.基于所開(kāi)發(fā)的運(yùn)動(dòng)想象反饋系統(tǒng),設(shè)計(jì)并實(shí)施正常受試者的運(yùn)動(dòng)想象反饋訓(xùn)練方案,在實(shí)驗(yàn)方案中,將被試均勻的分為反饋組和對(duì)照組。反饋組進(jìn)行3種反饋模式的訓(xùn)練,包括功率譜、ERD和分類器輸出信息反饋,感興趣頻段控制的反饋,ERD和分類器輸出控制的反饋。對(duì)照組只進(jìn)行傳統(tǒng)方式的運(yùn)動(dòng)想象訓(xùn)練。兩組被試各8人,每個(gè)被試共進(jìn)行5次訓(xùn)練,每次間隔6天。每次訓(xùn)練前都會(huì)采集8分鐘靜息態(tài)腦電數(shù)據(jù),然后采集相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)任務(wù)數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)采集腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)想象控制準(zhǔn)確率、腦網(wǎng)絡(luò)屬性的分析,發(fā)現(xiàn)了反饋組的運(yùn)動(dòng)想象控制能力、腦網(wǎng)絡(luò)處理信息的效率都比對(duì)照組的提升效果明顯。3.將運(yùn)動(dòng)想象反饋系統(tǒng)用于腦癱兒童的康復(fù)治療。目前,共進(jìn)行了10個(gè)腦癱兒童的反饋訓(xùn)練。在反饋訓(xùn)練中,利用開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)讓腦癱兒童進(jìn)行相應(yīng)任務(wù)的運(yùn)動(dòng)想象反饋訓(xùn)練,每個(gè)被試共進(jìn)行5次訓(xùn)練,每次間隔10天。每次訓(xùn)練都會(huì)采集8分鐘靜息態(tài)腦電數(shù)據(jù),然后采集相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)任務(wù)數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)采集數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)能力及腦網(wǎng)絡(luò)屬性的分析,結(jié)果表明經(jīng)過(guò)反饋訓(xùn)練腦癱兒童的功能腦網(wǎng)絡(luò)括撲結(jié)構(gòu)得到了改善,這與正常的MI生理基礎(chǔ)一致。系統(tǒng)初步作用與腦癱兒童的效果表明了運(yùn)動(dòng)想象反饋系統(tǒng)對(duì)腦癱兒童的康復(fù)有促進(jìn)作用。
[Abstract]:In recent years, the brain-computer interface technology based on motion imagination has a great potential application prospect in the fields of motor control, neural rehabilitation and intelligent operation in special industrial environment, which has attracted the attention of many researchers in the field of science and technology. The brain-computer interface technology based on motion imagination is expected to play an important role in improving the subjects' motor control ability, brain information processing efficiency and rehabilitation of cerebral palsy because of the close relationship between the neural mechanism and movement. Motion imaginary feedback is the conversion of motion related EEG signals into vivid visual and sound signals, such as music, images, etc. In the feedback system, the subjects self-regulate and control by receiving the information to improve their motor ability. The main contributions of this thesis are as follows: 1. Based on the BCI system platform which has been set up by the team, the collection of EEG signals and the design and development of different feedback modes are realized by using the multi-process and multi-thread software technology architecture, and then the motion imagination feedback system platform is built. The feedback system mainly includes the direct display of motion-related information, such as power spectrum ERD, classification results and so on. Based on the information related to motion, the feedback control of different scenes is realized to achieve the purpose of flexible application. Based on the developed motion imagination feedback system, the training scheme of motion imagination feedback for normal subjects was designed and implemented. In the experimental scheme, the subjects were divided into feedback group and control group evenly. The feedback group is trained in three kinds of feedback modes, including power spectrum ERD and classifier output information feedback, interesting frequency band control feedback / ERD and classifier output control feedback. The control group only received traditional exercise imagination training. Two groups of 8 participants, each of the participants a total of 5 times of training, each 6 days interval. The rest EEG data are collected for 8 minutes before each training, and the corresponding experimental task data are collected. By analyzing the control accuracy of EEG data and the properties of brain network, we found that the control ability of motion imagination in feedback group was significantly higher than that in control group, and the efficiency of processing information in brain network was significantly higher than that in control group. The motor imagination feedback system was applied to the rehabilitation of children with cerebral palsy. At present, 10 children with cerebral palsy received feedback training. In the feedback training, children with cerebral palsy were given motor imagination feedback training of corresponding tasks by using the developed system. At each training, the rest EEG data are collected for 8 minutes, and the corresponding task data are collected. By analyzing the motor ability of collected data and the attributes of brain network, the results show that the functional brain network envelope structure of children with cerebral palsy trained by feedback has been improved, which is consistent with the normal physiological basis of MI. The preliminary effects of the system and the effects of children with cerebral palsy indicate that the motor imagination feedback system can promote the rehabilitation of children with cerebral palsy.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R318

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本文編號(hào)：1940906