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运动想象(Motor Imagery,MI)训练是一种新型康复训练方法。本文借助脑机交互系统,通过神经反馈的方式,对其增强MI康复训练效果进行探索。本文首先提出一种MI康复训练脑机交互系统框架,再就MI脑电信号(Electroencephal ogra-m,EEG)的眼电伪迹(Ocular Artifact,OA)去除算法、特征提取算法以及分类算法的编程实现进行研究,并构建相应功能模块,组成在线MI康复训练脑机交互系统,并就有无神经反馈的情况下,MI训练的效果作对比研究,对所研发系统的有效性进行验证。本文的主要研究内容可分为以下5个方面:(1)本文介绍了系统的基本概念、系统的组成以及国内外的研究现状,并分析目前该类系统研究中的关键技术难题。同时,了解人脑的结构与EEG产生的机理以及MI过程中EEG具有的事件相关去同步/同步(Event-Related Desynchr-onization/Synchronization,ERD/ERS)现象,以此作研究的理论支撑。(2)提出系统的总体架构以及各模块应具备的功能,并设计EEG采集方案,介绍采集所需的实验设备和实验对象,并提出实验中需要注意的要点,最后记录实验中具体采集情况。(3)提出一种自动去除OA的方法:首先将水平和垂直眼电(ElectroOculogram,EOG)信号按一定比例混叠成一导新的信号,与EEG一起通过改进独立分量分析(Improved Independent Component Analysis,IICA)算法获取各导信号的独立分量,再利用相关系数自动识别并去除混叠信号独立分量,最后通过ICA逆变换获取纯净EEG。(4)EEG的特征提取与分类研究分二个方面展开:先由小波变换获取EEG的小波能量,再计算相对小波能量作为特征;再构建Logistic分类器对特征进行分类。(5)完成EEG在线分析处理功能,与神经反馈功能,实现系统整体构建。最终,该系统既能分析已保存的EEG,又能在线实时处理EEG,并将处理结果转换成控制信号,完成虚拟人体模型的控制,反馈用户MI状态。在线实验结果表明该系统能辅助受试者更有效地进行MI,从而提升康复训练效果。