【摘 要】
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目前,在军事、康复、娱乐以及无人驾驶等领域,脑控设备都是研究热点。大部分非假肢类脑控设备的控制多以想象人类其他生理动作来实现,如想象舌头、眼皮运动等,但是控制方式并不直接。当设备拥有较多控制指令时如向上、向下、向左、向右,生理动作与控制指令的对应关系过多也容易引起混淆。因此,在帮助运动障碍人群恢复部分自理能力、提高普通人群生活质量以及解放双手的多重需求下,更直观多样的脑控设备有望成为有效方案。本课
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目前,在军事、康复、娱乐以及无人驾驶等领域,脑控设备都是研究热点。大部分非假肢类脑控设备的控制多以想象人类其他生理动作来实现,如想象舌头、眼皮运动等,但是控制方式并不直接。当设备拥有较多控制指令时如向上、向下、向左、向右,生理动作与控制指令的对应关系过多也容易引起混淆。因此,在帮助运动障碍人群恢复部分自理能力、提高普通人群生活质量以及解放双手的多重需求下,更直观多样的脑控设备有望成为有效方案。本课题提出一种基于功能性近红外光谱成像（Functional Near-infrared Spectroscopy,fNIRS）技术的想象目标物体运动方位识别方法,并通过控制无人飞机进行方法验证。为了接近真实应用场景,本课题让受试者想象目标物体沿着至少两个方位运动,即首先想象目标物体沿着一个方位运动后,在不停顿的情况下想象它朝另一个方位继续运动。主要做了以下几个方面工作:（1）完成想象外部物体运动的实验设计和大脑血氧信息的采集。设计了向左、向右和向上、向下两大类的想象范式,针对相关脑区设计了头套布局,并完成30位志愿者实验数据的采集。（2）完成想象物体运动的起始意图解码。通过提取被试开始想象前后一段时间内的脑信号进行研究,实现对用户想象意图的识别。在预处理方面,采用切比雪夫带通滤波。在特征提取方面,提取了 Teager Kaiser能量算子、坡度以及Z-score相关特征来满足实时性的要求。在模式识别方面,面对大数据量、非均衡的建模任务时,分别应用随机森林算法（Random Forest,RF）以及梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）算法对样本进行分类,应用基于各自建模算法下的特征重要度评价方法以及自适应遗传算法对特征和分类算法参数进行调优,同时以阈值分析法获得最佳的识别结果。最终,本课题以各状态的准确率、整体误判率以及整体识别延时为考核指标,发现GBDT算法整体更优,因此选择GBDT算法作为最终分类算法。在此基础上,非想象段准确率为95%,想象段准确率为99%,误判率为1.4%,平均识别滞后 0.037s。（3）完成想象物体运动方位的解码。通过提取被试开始想象之后的实时脑信号进行研究,实现对用户想象物体运动方位的识别。在预处理方面同样使用切比雪夫带通滤波。为了通过特征类型多样性来保证模型识别能力,在特征提取方面,分别采用按窗和按点两种提取方法:按窗方面,以熵权血氧浓度计算方法来降低受试者头颅大小差异,提取了滑窗法下的时域和相关系数特征;按点方面,采用了算术平均血氧浓度计算方法,提取了 Z-score相关、Teager Kaiser能量算子和坡度等实时特征。在模式识别方面,应用信息价值（Information Value,Ⅳ）方法排序、序列双向（Sequential Forward Selection,SFS）特征选择和改进的自适应遗传算法对特征参数进行组合优化,并且应用GBDT、RF以及长短时间记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）算法对样本进行分类实验,通过遗传算法进化曲线得出最佳模型并以阈值分析法获得最佳的识别结果。最终,以各方向识别准确率以及整体识别延时作为考核指标。在此基础上,选择RF算法作为想象上下方向识别的分类算法,向下识别率为84%,向上识别率为85%,平均识别滞后2.17s;选择GBDT算法作为想象左右方向识别的分类算法,向右识别率为81%,向左识别率为80%,平均识别滞后2.39s。（4）完成脑-机接口（Brain-Computer Interface,BCI）在线平台验证。本课题完成了对整个基于fNIRS的实验平台设计,其中包括信号采集与数据传输部分、信号接收与在线识别部分以及无人机控制部分。实验开始后,实验信号传输给PC机,在信号接收与在线识别部分进行数据处理后发送相关控制指令给外部无人机。基于该平台对多位被试进行在线验证并统计结果,在运动想象起始意图中,未想象段准确率为91%,想象段准确率为95%,误判率为5.4%,平均滞后0.18s。在想象物体运动方位识别中,向左向右方向平均准确率为80%,其中向左准确率为81%,向右准确率为78%,平均滞后2.44s;向上向下方向平均准确率为82%,其中向上准确率为84%,向下准确率为81%,平均滞后2.18s。基于功能性近红外光谱成像技术,本课题探索了人体直接想象物体运动方位时大脑血氧信号的变化情况,实现了对想象物体运动起始意图以及想象物体运动方位的判别。在运动想象起始意图和想象物体运动方位的识别模型下,以实时解码大脑想象控制指令并对外传输的方式来控制外部设备进行连续运动。课题研究成果初步证明了基于fNIRS-BCI技术实现直接想象物体运动并以此控制外部物体连续运动的可行性,也为其未来在各个领域的应用做了探索和尝试。
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