基于大鼠的植入式腦機接口神經(jīng)信號處理方法研究.pdf

1、腦機接口( Brain-Computer Interface)技術(shù)旨在大腦和外部環(huán)境間建立一種新型的不依賴于外周神經(jīng)的信息傳輸方式。慢性植入式微電極陣列技術(shù)的革新把腦機接口技術(shù)的發(fā)展推向了一個新的高潮。基于電極陣列的神經(jīng)信號處理技術(shù)和神經(jīng)解碼技術(shù)也成了腦機接口技術(shù)發(fā)展的核心。本文通過在大鼠初級運動皮層植入微電極陣列采集大鼠的動作電位和局部場電位信號，并分析將這兩種信號應(yīng)用于神經(jīng)解碼的可行性和準確性。
　　 本文首先描述了兩種神經(jīng)

2、元動作電位的檢測方法，包括時域能量算、匹配濾波器和改進的匹配濾波器，并將它們與傳統(tǒng)的單獨的閾值方法相比較，結(jié)果顯示，基于改進匹配濾波器的神經(jīng)元動作電位檢測方法具有較高的準確度和穩(wěn)定性。本文還比較了幾種神經(jīng)元動作電位分類算法，包括模板匹配、聚類和屬性約簡方法，并它們與另外幾種方法進行對比，結(jié)果顯示模板匹配方法具有最好的分類結(jié)果。
　　 然后，本文分析了神經(jīng)元動作電位發(fā)放頻率和大鼠前肢運動狀態(tài)間的相關(guān)性，并根據(jù)神經(jīng)元的不同發(fā)放模式將

3、神經(jīng)元分為四類，并發(fā)現(xiàn)具有相同發(fā)放模式的神經(jīng)元大致在空間上較為接近。另外，我們在三只大鼠上比較了幾種神經(jīng)解碼方法的優(yōu)劣，包括最佳線性估計、卡爾曼濾波器、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解碼器。結(jié)果顯示改進的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解碼器具有最優(yōu)的解碼準確度，而最佳線性估計具有最快的解碼速度。
　　 此外，本文還分析了大鼠初級運動皮層的場電位信號與其前肢運動間的相關(guān)性。結(jié)果顯示它們間的相關(guān)性十分明顯，在各個電極中三個子頻段(0-10H、10-

4、45Hz和55-200Hz)與運動間的有相關(guān)系數(shù)在0.3上的信號占50％以上。之后我們將這三個頻段應(yīng)用于大鼠前肢運動的解碼，其結(jié)果顯示它與基于動作電位的解碼不相上下，在使用最佳線性估計時，解碼結(jié)果與實際運動的相關(guān)系數(shù)可以達到0.8889，優(yōu)于基于動作電位的神經(jīng)解碼結(jié)果。
　　 綜上所述，本文將通過采集大鼠初級運動皮層的神經(jīng)信號，通過各種信號處理方法、模式分類方法、回歸方法，來分析神經(jīng)信號與大鼠前肢運動間的相關(guān)性，并進行神經(jīng)解碼。