面向運動想象康復(fù)訓(xùn)練的腦機交互系統(tǒng)研發(fā).pdf

1、運動想象(Motor Imagery, MI)訓(xùn)練是一種新型康復(fù)訓(xùn)練方法。本文借助腦機交互系統(tǒng)，通過神經(jīng)反饋的方式，對其增強MI康復(fù)訓(xùn)練效果進(jìn)行探索。本文首先提出一種MI康復(fù)訓(xùn)練腦機交互系統(tǒng)框架，再就MI腦電信號(Electroencephal ogra-m, EEG)的眼電偽跡(Ocular Artifact, OA)去除算法、特征提取算法以及分類算法的編程實現(xiàn)進(jìn)行研究，并構(gòu)建相應(yīng)功能模塊，組成在線MI康復(fù)訓(xùn)練腦機交互系統(tǒng)，并就有無神

2、經(jīng)反饋的情況下，MI訓(xùn)練的效果作對比研究，對所研發(fā)系統(tǒng)的有效性進(jìn)行驗證。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴介紹了系統(tǒng)的基本概念、系統(tǒng)的組成以及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，并分析目前該類系統(tǒng)研究中的關(guān)鍵技術(shù)難題。同時，了解人腦的結(jié)構(gòu)與EEG產(chǎn)生的機理以及MI過程中EEG具有的事件相關(guān)去同步/同步(Event-Related Desynchr-onization/ Synchronization, ERD/ERS)現(xiàn)象，以此作研究的理論支撐。⑵提出系

3、統(tǒng)的總體架構(gòu)以及各模塊應(yīng)具備的功能，并設(shè)計EEG采集方案，介紹采集所需的實驗設(shè)備和實驗對象，并提出實驗中需要注意的要點，最后記錄實驗中具體采集情況。⑶提出一種自動去除OA的方法：首先將水平和垂直眼電(ElectroOculogram, EOG)信號按一定比例混疊成一導(dǎo)新的信號，與EEG一起通過改進(jìn)獨立分量分析(Improved Independent Component Analysis, IICA)算法獲取各導(dǎo)信號的獨立分量，再利用相

4、關(guān)系數(shù)自動識別并去除混疊信號獨立分量，最后通過ICA逆變換獲取純凈EEG。⑷EEG的特征提取與分類研究分二個方面展開：先由小波變換獲取EEG的小波能量，再計算相對小波能量作為特征；再構(gòu)建Logistic分類器對特征進(jìn)行分類。⑸完成EEG在線分析處理功能，與神經(jīng)反饋功能，實現(xiàn)系統(tǒng)整體構(gòu)建。最終，該系統(tǒng)既能分析已保存的EEG，又能在線實時處理EEG，并將處理結(jié)果轉(zhuǎn)換成控制信號，完成虛擬人體模型的控制，反饋用戶MI狀態(tài)。在線實驗結(jié)果表明該系統(tǒng)