近年来,脑卒中、神经性肌肉萎缩(Muscular Dystrophy,MD)、肌萎缩性侧索硬化症(Amyotrophic Lateral Sclerosis,ALS)以及运动神经元病(Motor Neuron Disease,MND)等疾病的发病率逐年增长,这些患者大脑意识正常,但由于大脑控制肢体进行运动的神经或肌肉通路受到不同程度的损坏,导致患者肢体运动功能障碍而失去独立生活的能力,给家庭和社会带来沉重的负担。因此,以上疾病相关患者的运动功能康复是一个非常值得研究的课题。运动想象(Motor Imagery,MI)疗法是指在大脑中反复进行运动想象而无需实际运动输出,根据运动记忆来激活大脑特定区域来达到运动功能康复的目的。运动想象脑机接口(Motor Imagery Brain computer Interface,MI-BCI)是脑机接口(Brain-computer Interface,BCI)的一种类型,该技术可以基于MI疗法,通过引导患者进行MI来识别患者的运动想象意图,有效地促进运动功能障碍患者中枢神经系统的重塑。虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术可以为患者提供沉浸感较强的训练环境,帮助患者更好地进行MI,使其产生更加容易识别的脑电信号(Electroencephalograph,EEG)。本文面向以脑卒中患者为主要人群的康复,研究了MI-BCI中的运动想象脑电分析、VR技术引导与反馈对脑电识别性能的影响、基于MI-BCI+VR的四肢康复训练系统的设计开发,具体研究内容具体如下:(1)基于改进滤波器组共空间模式(Filter Bank Common Spatial Pattern,FBCSP)的运动想象脑电分析:MI-BCI的核心是脑电分析识别,针对特定被试的运动想象脑电提出了一种改进的FBCSP,其分析EEG的过程包括5个阶段:运动想象时间窗口优化、基于滤波器组的频带滤波、CSP空间滤波、基于互信息的特征选择和基于SVM的特征分类。窗口优化阶段选出特定被试的最佳运动想象时间段,频带滤波和CSP空间滤波两个阶段完成了特征提取,特征选择阶段选出指定个数的最佳个体特征,特征分类阶段根据选择的最佳个体特征建立分类模型并给出相关EEG的最终分类结果。改进的FBCSP引入了时间窗优化,同时在频带滤波阶段添加了个性化参数寻优的步骤,旨在将FBCSP更好地应用在个性化脑电分析中。基于该方法对第三届脑机接口大赛运动想象赛题初赛B榜的有训练数据集的数据进行了分析处理,结果表明该方法取得了良好的效果,为将FBCSP算法更好地应用在针对特定患者的个性化康复治疗奠定了基础。(2)VR引导及反馈对脑电识别性能影响的研究:基于MI-BCI和VR技术的康复训练可以分为离线和在线两个阶段,两阶段被试均需要通过主动地运动想象产生脑电信号。其中,VR引导及反馈通过对被试的运动想象过程产生影响,进而影响其脑电信号识别性能。为探究VR引导及反馈对运动想象EEG识别性能的影响,以正常人为被试,设计四组实验:离线阶段无VR引导、离线阶段有VR引导、在线阶段无VR反馈、在线阶段有VR反馈,采集四种情况下的脑电信号。使用本文提出的改进FBCSP对采集的EEG进行分析,得出离线训练阶段有VR引导和在线阶段有VR反馈的训练场景均能不同程度地帮助被试更好地进行运动想象,从而使他们产生更加容易识别的脑电信号。进一步研究了VR反馈中不同VR反馈场景对脑电信号的影响,结果表明这种影响因人而异,跟被试的生理及心理因素都有关系,因此,在设计VR康复训练场景时,可以根据患者的需要设计个性化的训练环境。为将VR技术更好地应用在与MI-BCI结合的康复领域奠定了基础。(3)基于MI-BCI+VR的四肢康复训练系统设计:主要面向脑卒中患者的四肢运动功能康复,在(1)和(2)研究的基础上,将MI-BCI与VR技术相结合,设计开发了一套四肢康复训练系统。该系统将康复过程分为三个阶段:(1)离线训练阶段:该阶段由基于VR技术搭建的简单训练场景构成,通过场景中手和脚的运动来提示和引导患者进行MI,锻炼其进行MI的能力并完成初步康复;(2)基于提示和反馈的在线训练阶段:在第一阶段基础上,该阶段在训练过程中会提示患者进行相应的MI,并给出反馈,进一步加强患者的MI能力,并在这一过程中完成恢复患者简单肢体动作的中期康复;(3)基于游戏的在线训练阶段:该阶段由基于VR技术设计开发的趣味益智小游戏组成,患者通过自主进行MI来控制游戏对象完成一些比较复杂的动作,实现能够进行较复杂肢体动作的后期康复。三个训练阶段循序渐进,引导患者逐渐强化运动想象能力,并通过不断进行运动想象促进中枢神经重塑,逐渐恢复肢体运动功能,以期获得良好的康复训练效果。通过对8位正常人被试进行实验,初步验证了该康复系统的可行性。