【摘 要】
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基于P300的脑机接口（BCI）字符拼写器使用户可以仅通过视觉刺激诱发大脑响应来拼写字符,从而在脑和计算机之间建立直接的通信渠道。从脑电图（EEG）中检测和分析P300信号对于搭建这个BCI拼写系统具有重要意义。卷积神经网络（CNN）相较于传统的机器学习方法已经展示出了更好的P300检测性能。由于P300数据集一般较小,为了在有限的模型复杂度下达到更高的识别精度,根据P300信号的特点,本文分别在
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基于P300的脑机接口（BCI）字符拼写器使用户可以仅通过视觉刺激诱发大脑响应来拼写字符,从而在脑和计算机之间建立直接的通信渠道。从脑电图（EEG）中检测和分析P300信号对于搭建这个BCI拼写系统具有重要意义。卷积神经网络（CNN）相较于传统的机器学习方法已经展示出了更好的P300检测性能。由于P300数据集一般较小,为了在有限的模型复杂度下达到更高的识别精度,根据P300信号的特点,本文分别在经典CNN的空域滤波和时域滤波部分进行改进,提出了两种改进的CNN模型来进行P300信号分类。本文的主要工作如下:（1）通道选择的目的是选取少数对分类帮助最大的电极通道,从而降低对模型复杂度的要求。为了实现电极通道的自动选择,本文提出一个基于注意力机制的卷积神经网络来检测P300信号,在经典卷积神经网络的空域滤波器前加入SEBlock作为注意力模块,用来自动获取输入EEG信号中每个电极通道的重要程度并反映成一个权重向量,通过该权重向量对输入EEG信号各电极通道加权来实现对电极通道的自动选择。同时将该权重向量的L1范数加入到网络的损失函数中,使学习到的权重向量更稀疏,通道选择能力更强。（2）固定尺寸的卷积核只能学习单一的模式,因此无法灵活地适应因为受试者生理或心理状况不同而带来的P300波形变化。为了解决固定尺寸卷积核问题,本文提出了一个多尺度空洞卷积神经网络来检测P300信号,采用了不同膨胀系数的空洞卷积来提取并组合多尺度时域特征,从而在不增加模型复杂度的情况下增强特征提取能力。此外,根据多任务学习方法,引入辅助任务从模型提取的时域特征中重构输入信号,以此作为一种正则化的手段来减轻过拟合。本文在国际脑机接口竞赛数据集上进行了实验,实验结果表明以上两个模型相比经典的CNN模型参数量更少,同时在P300检测和字符拼写中表现更好,具有更高的字符识别率和信息传输率。
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