【摘 要】
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基于稳态运动视觉诱发电位（steady state motion visual evoked potential,SSMVEP）的脑计算机接口（brain-computer interface,BCI）融合了人类视觉系统的运动感知功能,可减轻由SSVEP强烈视觉刺激引起的不适感和适应性,引起了广泛关注。然而,SSMVEP范式下依然存在被试者长时间精神集中出现的疲劳状态,这种疲劳状态将直接影响BCI
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（NO.61473203）:基于复杂网络多元信息融合的油井两相流流型演化机制研究； 国家自然科学基金面上项目（NO.61873181）:基于复杂网络和深度学习的两相流可视化与动力学建模研究； 天津市自然科学基金面上项目（NO.16JCYBJC18200）:基于复杂网络的两相流多源异构传感器信息融合研
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基于稳态运动视觉诱发电位（steady state motion visual evoked potential,SSMVEP）的脑计算机接口（brain-computer interface,BCI）融合了人类视觉系统的运动感知功能,可减轻由SSVEP强烈视觉刺激引起的不适感和适应性,引起了广泛关注。然而,SSMVEP范式下依然存在被试者长时间精神集中出现的疲劳状态,这种疲劳状态将直接影响BCI系统的效率。为了表征大脑的疲劳行为,并提升基于SSMVEP的BCI系统的精度和普适性,本论文开展了系统的研究工作。设计了一种基于牛顿环的SSMVEP刺激界面,以减轻SSVEP引起的强烈视觉刺激。同时设计离线实验和在线实验,通过双重验证来证明界面的有效性。离线数据的频谱能量图直观地展示出所设计的牛顿环范式可以有效地诱发出频域特征明显的SSMVEP脑电信号;在线实验结果表明所设计的牛顿环范式可以实现对外部设备的精确在线控制。为揭示SSMVEP信号下大脑的疲劳机制,提出了一种基于多层水平有限穿越可视图（multiplex limited penetrable horizontal visibility graph,MLPHVG）分析方法。设计了基于SSMVEP的疲劳实验来采集被试者正常与疲劳状态下的脑电信号,通过CCA+FFT+SVM分析评估被试不同状态下信号的分类准确率,发现疲劳状态下准确率明显下降。然后基于MLPHVG对两种精神状态下的脑网络进行构建,计算不同状态下的脑网络的平均加权聚集系数和加权全局效率,以刻画SSMVEP范式下的脑疲劳机制。结果表明,当大脑从正常状态变为疲劳状态时,脑网络的平均加权聚集系数和加权全局效率降低,不同大脑区域之间的关联性和信息传递效率变弱。本文所提的复杂网络方法可有效揭示大脑的疲劳机制。为提升被试者疲劳状态下SSMVEP信号的分类准确率,设计了两种卷积神经络模型,一种是经典的卷积模型,一种是基于分组模块的扩张卷积模型。基于预处理后的SSMVEP数据,通过FFT变换提取频域特征,使用两种卷积神经网络模型进行特征融合与分类,并与传统CCA方法进行比较。结果表明,本文所提的方法能在一定程度上提升疲劳状态下的分类准确率,且分组模块扩张卷积网络表现更好。
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