基于腦電節(jié)律特征優(yōu)化與同步性的運(yùn)動意愿解析.pdf

1、腦機(jī)接口技術(shù)的目標(biāo)是為在大腦和外部設(shè)備之間建立一條不依賴外周神經(jīng)及肌肉的直接控制及感知通道。這種技術(shù)有望恢復(fù)殘疾及癱瘓患者的運(yùn)動交流能力并為人類提供新的信息交互方式。腦機(jī)接口的基礎(chǔ)是對檢測到的神經(jīng)信號進(jìn)行解碼以判斷大腦活動的真實(shí)意愿。對基于腦電信號的腦機(jī)接口來說，所得到的信號屬于宏觀場電位，基本形式體現(xiàn)為各種節(jié)律信號的綜合。因此，對腦電節(jié)律特性的分析和理解，以及對節(jié)律信號的解碼是相關(guān)腦機(jī)接口研究的重要基礎(chǔ)。
　　 本論文以腦機(jī)接

2、口中的節(jié)律腦電信號解碼為研究目標(biāo)，重點(diǎn)研究運(yùn)動相關(guān)節(jié)律信號多頻率時間成分共存特性及信號同步特征提取方法，旨在將其用于運(yùn)動意愿的解碼。論文的主要創(chuàng)新點(diǎn)包括提出了綜合腦電節(jié)律信號的頻率、時間、空間特征的優(yōu)化方法，在優(yōu)化中采用自適應(yīng)策略以平衡腦機(jī)接口識別精度和泛化能力，以及提出并驗(yàn)證了一種基于網(wǎng)絡(luò)特性的腦電節(jié)律同步性特征。
　　 在腦電節(jié)律成分優(yōu)化方法中，論文研究了腦電節(jié)律信號的頻域、時域、空域信息的相互關(guān)系，在現(xiàn)有的多種特征篩選方法

3、的基礎(chǔ)上提出了一種同時對信號的頻率-時間-空間特征進(jìn)行綜合利用的方法，以加強(qiáng)對運(yùn)動相關(guān)腦電信號模式的識別。在該方法中，論文分析了頻-時-空模式識別的精度和腦機(jī)接口泛化能力之間的平衡問題，通過一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法得到優(yōu)化的特征數(shù)據(jù)以同時提升這兩個指標(biāo)。在采用真實(shí)的運(yùn)動及運(yùn)動想象腦電的實(shí)驗(yàn)中，該方法相對于原有的基于共空域模式的腦電識別方法可以更有效地對不同受試者的運(yùn)動相關(guān)腦電進(jìn)行個性化的識別，兩類實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率分別相對提高10％和6％以上，

4、有助于提高腦機(jī)接口系統(tǒng)的實(shí)用性。
　　 在節(jié)律信號同步化方面論文主要關(guān)注多通道信號同步特征。腦電信號的空間特征不僅體現(xiàn)為不同時頻成分的節(jié)律在空間中的分布，還包含了不同位置信號之間的相關(guān)信息。通道間的同步性一定程度上反映了不同腦區(qū)間的同步相關(guān)特性，而后者與大腦的許多重要功能息息相關(guān)。但在現(xiàn)有的腦機(jī)接口解碼算法中對腦電同步性的整體分析少見報(bào)道，本論文采用一種基于腦電通道間同步性網(wǎng)絡(luò)的信號特征提取方法。該方法先將各個通道間的節(jié)律同步信

5、息網(wǎng)絡(luò)化，然后通過計(jì)算網(wǎng)絡(luò)屬性來獲得反映腦電信號同步性的特征。在此項(xiàng)研究中，為了更好地評估同步化分析方法，論文還對節(jié)律信號的同步性機(jī)制模型進(jìn)行了研究，對常用的節(jié)律活動模型進(jìn)行了改進(jìn)使之更符合真實(shí)的神經(jīng)組織結(jié)構(gòu)。由此獲得的模擬數(shù)據(jù)被用于同步化方法的驗(yàn)證和參數(shù)設(shè)置。
　　 在以上節(jié)律信號研究的基礎(chǔ)上，論文還將腦電同步性分析方法和腦電成分優(yōu)化方法結(jié)合。通過優(yōu)化特征信息確定了用于同步性分析的信號的時頻范圍，從而提高了算法的解碼性能。對真