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基于听觉注意的认知脑—机接口研究

作　者: 郭婧
导　师: 高上凯
学　校: 清华大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 脑-机接口听觉事件相关电位空间注意晚期正成分独立分量分析
分类号: R318.0
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 165次
引　用: 1次
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内容摘要

脑-机接口技术可以帮助瘫痪病人重建运动控制和对外交流的能力。目前基于视觉诱发脑电的脑-机接口系统技术发展较为成熟。然而,对于一些视觉系统损伤的患者来说,视觉刺激和反馈的作用十分有限,因此难以使用现有的视觉脑-机接口系统。幸运的是,对于大部分瘫痪病人来说,听觉系统往往是完好的,基于听觉诱发电位的脑-机接口系统对他们来说是一个合理的选择。但是,目前基于听觉诱发电位的脑-机接口研究仍处在起步阶段,现有系统存在许多缺陷。因此,寻找全新的听觉脑-机接口范式是一项十分有意义的工作。本论文在结合听觉生理机制研究结果的基础上,提出了一种基于听觉注意的认知脑-机接口新范式。本范式针对听觉特殊的空间注意机制,采用具有空间分布的刺激声音序列,设置了区分刺激属性的认知任务,综合应用听觉选择性注意和大脑主动认知响应来进行目标辨识。对事件相关电位模式的研究表明,本范式能够诱发稳定且更具可分性的事件相关电位,为脑-机接口提供可用的特征信号。经过r 2相关分析和支持向量机方法对12位受试者的离线数据进行目标辨识,平均正确率达到81.67%,验证了本范式在脑-机接口系统中的可行性。基于离线实验的研究,本论文开发了一套在线的听觉脑-机接口实用系统,它能够帮助使用者自主地表达意愿和需求。在线系统使用了便携式脑电放大器,并将刺激序列与实际需求相映射,形成灵活可变的选项菜单。此外,本范式中还采用了基于后验概率的可自适应判决算法,在保证分类正确率的前提下缩短了目标判别时间。离线实验数据验证了上述算法的有效性,并找到了最佳参数的设置方法。8位受试者的在线系统使用结果表明,平均的目标识别正确率达到76.90%,说明本范式对于大部分受试者可以达到较理想的实际使用性能。本论文还利用独立分量分析与聚类方法,获得了基于听觉注意的认知脑-机接口范式下事件相关电位的四个特征成分,并给出相应的生理解释。此项研究为听觉脑-机接口范式的优化设计提供了更充分的生理学依据,也说明了本范式与经典P300范式相比所具有的优势。最后,还对非空间注意的认知脑-机接口范式进行了对比研究,解释了在范式中引入听觉空间注意的理由。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-10
第1章引言  10-27
  1.1 脑－机接口概述  10-11
  1.2 听觉脑－机接口系统研究现状  11-15
    1.2.1 基于皮层慢电位的听觉脑－机接口系统  11-12
    1.2.2 基于双耳分听范式的听觉脑－机接口系统  12-13
    1.2.3 基于经典P300 范式的听觉脑－机接口系统  13-14
    1.2.4 现有的听觉脑－机接口系统总结  14-15
  1.3 听觉信息处理机制  15-17
    1.3.1 “自下而上”与“自上而下”机制  15-16
    1.3.2 “where”与“what”通路  16-17
  1.4 听觉事件相关电位  17-25
    1.4.1 事件相关电位概述  17-18
    1.4.2 早成分N1、P2、Nd  18-19
    1.4.3 N200  19-21
    1.4.4 晚期正成分  21-24
    1.4.5 听觉空间注意机制的事件相关电位模式  24-25
  1.5 论文工作意义及研究内容  25-27
第2章基于听觉注意的离线认知脑－机接口系统  27-53
  2.1 引论  27-28
    2.1.1 听觉注意的实现  27
    2.1.2 主动认知的实现  27-28
  2.2 离线实验平台  28-31
    2.2.1 空间声音的产生和呈现  29-30
    2.2.2 刺激序列的软件设计与呈现  30
    2.2.3 脑电信号采集系统  30-31
    2.2.4 数据处理与分析工具  31
  2.3 实验方案  31-34
    2.3.1 刺激声音序列  31-33
    2.3.2 任务设计  33
    2.3.3 数据采集  33-34
  2.4 基本数据处理方法  34-38
    2.4.1 去除眼电干扰  35
    2.4.2 带通滤波  35-36
    2.4.3 事件提取与数据分段  36-37
    2.4.4 相干平均  37-38
  2.5 事件相关电位时空模式  38-40
  2.6 事件相关电位与任务响应时间的相关性分析  40-43
  2.7 特征提取与目标检测  43-51
    2.7.1 特征提取算法  43-46
    2.7.2 目标检测算法  46-49
    2.7.3 离线脑－机接口系统的目标辨识结果  49-51
  2.8 本章小结  51-53
第3章在线自主意愿表达听觉脑－机接口系统  53-71
  3.1 在线实验平台  53-56
    3.1.1 基于新拓脑电放大器的在线系统  53-55
    3.1.2 基于g.tec 脑电放大器的在线系统  55-56
  3.2 在线实验方案  56-57
  3.3 在线自适应判决算法  57-67
    3.3.1 在线判决算法的需求  57-59
    3.3.2 自适应判决算法  59-62
    3.3.3 自适应判决算法的离线应用结果  62-65
    3.3.4 自适应判决算法的参数研究  65-67
  3.4 在线系统实验结果  67-69
    3.4.1 在线系统的目标辨识结果  67-68
    3.4.2 阶段性训练的影响  68-69
  3.5 本章小结  69-71
第4章听觉事件相关电位的独立分量分析与生理机制研究  71-87
  4.1 独立分量分析  71-75
    4.1.1 独立分量分解  72-73
    4.1.2 独立分量聚类  73-75
  4.2 听觉事件相关电位的独立分量分析  75-80
  4.3 听觉事件相关电位的独立分量聚类  80-83
  4.4 听觉事件相关电位各成分的生理机制总结  83-86
    4.4.1 早期负成分  83-84
    4.4.2 晚期正成分  84-85
    4.4.3 与经典P300 脑－机接口范式的区别  85-86
  4.5 本章小结  86-87
第5章非空间注意下的听觉认知脑－机接口的研究  87-96
  5.1 实验设计  87-88
  5.2 事件相关电位时空模式  88-90
  5.3 目标辨识结果  90-91
  5.4 独立分量分析结果  91-93
  5.5 空间范式与非空间范式的比较  93-95
  5.6 本章小结  95-96
第6章总结与展望  96-99
  6.1 本课题主要工作成果和创新点  96-97
  6.2 未来工作展望  97-99
参考文献  99-106
致谢  106-107
附录A EEGLAB 工具箱中基于ICA 的ERP 分析  107-116
  A.1 脑电起源与投射  107-108
  A.2 相干平均算法的缺陷  108-110
  A.3 独立分量分析与脑电信号  110-112
  A.4 独立分量分析技术细节  112-114
  A.5 偶极子源定位问题  114-116
个人简历、在读期间发表的学术论文与研究成果  116

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