【摘 要】
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脑-机接口(BCI)是一种新型的人机交互技术,其目的是搭建一条大脑与外部设备的直接通道,使用户可以通过脑电信号直接对外部设备进行操纵。其中基于运动想象的脑机接口(MI-BCI)被广泛应用于自发脑电的BCI系统中。虽然关于MI-BCI的技术已经取得了显著的成果,但是仍然存在着操作层面少,运动想象任务有限,随着想象任务的增多分类准确率会急剧下降等不足。因此,高效诱发受试者运动想象脑电信号的实验范式是该
【基金项目】
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国家自然科学基金(51707054,61806070); 河北省自然科学基金(F2018202088);
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脑-机接口(BCI)是一种新型的人机交互技术,其目的是搭建一条大脑与外部设备的直接通道,使用户可以通过脑电信号直接对外部设备进行操纵。其中基于运动想象的脑机接口(MI-BCI)被广泛应用于自发脑电的BCI系统中。虽然关于MI-BCI的技术已经取得了显著的成果,但是仍然存在着操作层面少,运动想象任务有限,随着想象任务的增多分类准确率会急剧下降等不足。因此,高效诱发受试者运动想象脑电信号的实验范式是该类BCI系统性能得以提升的关键技术之一。本文设计了一种附加默读的语言运动想象范式,旨在丰富运动想象任务的操作层面,提高MI-EEG的分类准确率,进而提升MI-BCI系统的实用价值。本文的主要工作如下:1、脑电采集与实验设计。设计了基于“右手抓握”,“双脚跳跃”,“吞咽”和“空闲”的运动想象范式以及基于“握”、“跳”、“吃”、“空”四个汉字的默读与想象相结合的附加默读运动想象范式,分别采集了受试者进行两类实验任务时的脑电信号。2、滤波频率范围的确定。采用事件相关谱扰动算法(ERSP)对所有受试者在两类实验任务下的脑电信号进行了时频分析,并根据不同任务状态下脑电信号相对基线的时频能量变化,为每名受试者确定了合适的滤波频率范围,以减少受试者之间的个体差异性对分类结果的影响。3、脑电信号特征提取与分类。分别采用共空间模式(CSP)结合Fisher分类器和卷积神经网络(CNN)算法两种方式对受试者四种条件下(无改进滤波范围无默读、改进滤波范围无默读、无改进滤波范围附加默读、改进滤波范围附加默读)的脑电信号进行分类。结果表明,CSP结合Fisher分类器的方式对四种条件下脑电信号的平均分类准确率均低于50%,而采用CNN的方式明显优于前者,并且两种分类方式均表明改进滤波范围以及附加默读任务能够提升平均分类准确率,其中附加默读运动想象范式在改进滤波范围条件下,脑电信号的CNN分类平均准确率达到了64.26%±2.19%,显著高于其它三种情况,验证了附加默读和改进滤波范围对提升MI-BCI分类准确率的有效性。4、脑功能网络构建与分析。构建了静息态、运动想象状态以及附加默读运动想象状态下的基于Granger因果关系的脑功能网络,并且对比分析了不同状态下脑功能网络的网络特性差异。结果表明:与静息态脑网络相比,运动想象增强了脑功能网络的连接强度以及脑网络的集团化程度,并增强了脑区间的因果流向性,附加默读运动想象在运动想象状态的基础上进一步加强了脑功能网络的连接强度以及集团化程度,同时左额叶脑区和右顶叶脑区对其他脑区的因果信息流增多。本文研究结果表明,改进滤波频率范围和附加默读的语言运动想象范式能够有效提升MI-EEG分类准确率,附加默读的语言运动想象任务加强了脑功能网络的连接强度以及集团化程度,同时也增强了不同脑区间的因果信息流向,进一步证明了附加默读任务对于提高MI-BCI系统性能的有效性。
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