基于想象動(dòng)作電位的BCI系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)研究.pdf

1、腦-機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCI)是在人腦和計(jì)算機(jī)或其它電子設(shè)備之間建立的一種直接信息交流和控制通道,是一種不依賴于常規(guī)大腦輸出通路(外周神經(jīng)和肌肉組織)的全新信息交流系統(tǒng).BCI作為一種全新的信息交換與控制技術(shù),將能為癱瘓病人,特別是那些喪失了基本肢體運(yùn)動(dòng)功能但思維正常的患者,提供一種與外界進(jìn)行信息交流與控制的新途徑,正受到越來越廣泛的關(guān)注.某些類型的事件相關(guān)現(xiàn)象體現(xiàn)了連續(xù)腦電(electroenc

2、ephalograph,EEG)信號(hào)在特定頻域內(nèi)能量的減少或增加現(xiàn)象,分別反映出皮質(zhì)神經(jīng)細(xì)胞群同步性活動(dòng)的減弱或增強(qiáng).其前者定義為事件相關(guān)去同步(event-related desynchronization,ERD),后者定義為事件相關(guān)同步(event-related synchronization,ERS).本文根據(jù)想象動(dòng)作可以引起腦電信號(hào)的ERD/ERS特異性變化這一思想,計(jì)了一組基于想象動(dòng)作電位的BCI實(shí)驗(yàn),其核心研究?jī)?nèi)容是如何

3、通過提取腦電特征參數(shù)來識(shí)別想象動(dòng)作的發(fā)生. 本文分別使用了時(shí)頻圖譜(Ttime-Frequency Spectrogram,TFS)、功率譜密度(Power Spectral Density,PSD)、復(fù)雜度(complexity K<,c>)以及兩種信息熵:功率譜熵(Power Spectral Entropy,PSE)與小波熵(Wavelet Entropy,WE)作為特征參數(shù),對(duì)手部想象動(dòng)作執(zhí)行前、后的動(dòng)態(tài)腦電信號(hào)進(jìn)行分

4、析,并與目前常用的mu節(jié)律事件相關(guān)去同步(ERD)參數(shù)進(jìn)行比較,以期尋找特異性更強(qiáng)的動(dòng)態(tài)參數(shù).實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示在想象動(dòng)作條件下,在對(duì)側(cè)的運(yùn)動(dòng)、感覺區(qū)域中,TFS、PSD、K<,c>、PSE和WE均表現(xiàn)出與mu節(jié)律的強(qiáng)度變化具有明顯的鎖時(shí)相關(guān)性.同時(shí)這些參數(shù)對(duì)左、右手想象動(dòng)作的響應(yīng)也具有顯著不同,且區(qū)分錯(cuò)誤率呈明顯的降低趨勢(shì).利用上述特征參數(shù)對(duì)想象動(dòng)作電位測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的結(jié)果表明:分類的最高正確率可超過80﹪；其中PSD、K<,c>、PSE