基于腦電的運動想象任務(wù)識別及實驗研究.pdf

1、基于腦電(EEG)的腦機接口(BCI)是在人腦和計算機或其它電子設(shè)備之間建立不依賴于常規(guī)大腦信息輸出通路(外周神經(jīng)和肌肉組織)的全新對外信息交流和控制技術(shù)。及時有效地提取和識別與運動想象相關(guān)的腦電模式可以幫助嚴(yán)重癱瘓病人控制光標(biāo)或輔助運動設(shè)備以替代其受損的運動功能,建立一種與外界交流溝通的新途徑。
　　腦機接口技術(shù)是一種涉及神經(jīng)科學(xué)、信號檢測、信號處理、模式識別等多學(xué)科的交叉技術(shù)。一個BCI系統(tǒng)是由信號采集、特征提取、分類算法、命

2、令輸出等單元組成。其中特征提取和分類算法是其最為重要的研究內(nèi)容。想象左右手運動和實際做這個運動,會以同樣的方式改變大腦主要感覺運動區(qū)域的神經(jīng)活動,引起腦電相關(guān)頻率成分的特征變化,如事件相關(guān)同步/去同步。依據(jù)這一生理現(xiàn)象,及時地提取和識別這些與運動想象相關(guān)的腦電特征可以幫助我們有效地分析人腦的意識。
　　本文主要對人腦進行左右手運動想象的腦電模式進行識別,屬于兩類任務(wù)分類,我們引入模式識別技術(shù)LDA算法,以EEG(C3,C4)兩個通

3、道的μ節(jié)律能量作為特征向量,對左右手運動想象腦電模式進行識別。在研究左右手運動想象腦電的基礎(chǔ)上,本文對多通道的四類運動想象腦電進行了研究。提出了采用表面Laplacian對多通道腦電進行預(yù)處理,從而消除各導(dǎo)聯(lián)之間的相關(guān)性,提高信號的信噪比。然后使用基于獨立分量分析的CSP(Common Spatial Patterns)方法,對四類運動想象任務(wù)的腦電信號進行特征提取,并應(yīng)用設(shè)計的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機對提取的特征數(shù)據(jù)進行了分類。

4、>　　對所研究的方法進行了理論分析之后,為檢驗這些方法的有效性,首先對2003年和2005年腦機接口國際競賽的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進行了分析處理來初步驗證,然后依據(jù)建立的實驗系統(tǒng),設(shè)計實驗,并對實驗數(shù)據(jù)進行分析處理。本論文分別設(shè)計了基于兩類運動想象任務(wù)(想象左手拍籃球,想象右手拍籃球)和基于四類運動想象任務(wù)(想象左手拍籃球,想象右手拍籃球,想象右腳踩剎車,想象吐舌頭)的實驗。以分類正確率為指標(biāo),結(jié)果表明研究的方法能夠取得很好的效果。
　　本文