论文部分内容阅读
脑机接口(Brain-computer Interface, BCI)建立了中枢神经的大脑与外界环境的直接交互,这将带来全新的人机交互革命。但从目前的BCI发展现状来看,仍然存在着识别率整体上普遍偏低,较多无效受试者(“BCI盲”,识别率低于70%,国际公认水平)等关键性问题。在人们对复杂大脑的认识还极其有限的背景下,机器学习解码算法还不能完全解决BCI所面临的挑战性问题。这就迫切需要新的方法和手段为BCI的研究注入新的发展动力,本文在上百次的实验基础上开展了如下工作：(一)基于感觉皮层振荡节律响应(event-related desynchronization/synchro-nization, ERD/ERS),本文提出选择性注意在触觉模式下的选择性感受BCI,以及在独立模式下的体感注意力朝向BCI。1.本文创建了选择性感受脑机接口,实现了大脑左手或右手感受意图的解码。43人次的大量受试者实验显示出,其平均识别率达到79.22%。实验结果对其存在性和可用性进行了证明,在现有的触觉脑机接口当中被证明是解码率最高、BCI盲最少的脑机接口模式。2.通过选择性感受BCI在刺激撤销条件下的转化实验,本文发现一种可用于BCI的自发脑信号,并由此构建了基于体感注意力朝向的独立式BCI模式。实验结果表明,该独立式BCI平均识别率超过75%,验证了其存在性和有效性,这对于丰富和发展独立式BCI具有重要意义。(二)在所创建的触觉BCI基础上,本文提出了多模态混合增强方法(亦即混合式脑机接口),并在独立模式下展开了应用实验。1.提出了一种新的综合了想象运动与选择性感受两种不同脑信号的混合式BCI(左手选择性感受与右手想象运动所构建的BCI)。实验结果表明,该混合式BCI可以显著性地提升单一模态下BCI整体识别率水平,有效地解决BCI盲等问题。2.受所发现的混合增强效应启发,本文在独立工作模式下对混合增强方法展开了应用实验,从而提出一种无训练方法以提高独立式BCI的可用性。通过32人次的组间和组内比较,本文发现在独立模式下混合增强效应依然存在。这对独立式BCI的广泛应用具有重要意义。(三)本文提出了刺激辅助增强范式,该方法有别于算法的方法,从另一个层面来提高现有想象运动BCI的可用性。将幻觉运动这一生理现象引入到BCI研究中,通过对腕部肌肉筋腱进行振动刺激产生运动幻觉感,从而实现想象运动的刺激辅助校验和刺激辅助增强。1.刺激辅助校验,提供了一种新的想象运动BCI系统校验方法(幻觉运动感受解码想象运动)。2.刺激辅助增强,增强想象运动中虚拟的运动本体感并为想象运动提供客观的任务指导,从而提升想象运动BCI识别率水平。30人次实验验证了该刺激辅助方法的有效性,这将为想象运动BCI提供重要的研究思路。本论文的主旨是通过提出新的BCI模式、多模态混合增强及刺激辅助增强等方法,为BCI发展所面临的挑战问题提供一种新的认识,并有效地提高BCI整体识别率水平,显著地减少BCI盲群体数。这些将为BCI的深入研究与广泛应用奠定坚实的基础。