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《北京理工大学》 2016年
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基于脑电微状态分析方法的运动想象脑电研究

刘晓明  
【摘要】:脑电信号(Electroencephalogram,EEG)是反映在大脑皮层和头皮的神经细胞的总体电生理活动,它包含着大量与疾病和生理相关的信息。由于人的意识活动状态与脑电信号存在相关性,通过对脑电信号的分类处理,就可识别出大脑不同的意识活动状态。从而形成一种能使人在无外周神经系统和肌肉组织参与的条件下,通过计算机等电子设备输出控制信号,进而与外界环境进行交流的一种新型人机交互手段,即脑机接口(Brain-Computer Interface)技术。近年来,基于脑电的脑机接口技术成为脑科学、神经科学、人工智能等众多领域的研究热点。而对运动想象脑电信号进行分类研究,是脑机接口研究领域的一个重要分支。本文运用一种时-空脑电分析方法即脑电微状态分析方法,研究了左、右手运动想象脑电信号在微状态参数上存在的差异,并运用隐马尔可夫模型(HMM),对两种任务的脑电信号的微状态特征进行了建模及分类。主要内容如下:1.运动想象脑电信号预处理脑电信号作为一种生物电生理信号,不可避免的会被各种噪声所干扰。本文采用独立分量分析方法,对脑电信号中的眼电、肌电、心电等噪声进行了筛选与排除,获得了比较纯净的脑电信号,便于后续处理与分析。2.运动想象信号的微状态分析运用微状态分析方法,研究了九位被试者的左右手运动想象脑电。从多通道脑电信号中提取出了4种典型的微状态电势地形。并在平均水平上对两类信号的微状态时间序列参数进行了分析比较,获得了其中的差异性:在两类运动想象任务下,微状态3和微状态4的参数特征之间存在显著性差异。在想象左手运动时,微状态4的各种参数明显增大,微状态3的各种参数明显降低;在想象右手运动的时候状态3和4的情况正好与左手时相反。3.基于两类脑电的微状态特征进行分类运用隐马尔科夫模型对时间序列高效的处理能力,对两类脑电信号的微状态时间序列进行建模并实现分类。分类方法取得了较高的分类准确率(最高达到了98%,平均达到89.44%),平均水平上高于其它方法,个体间的差异更小。
【学位授予单位】:北京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R318;TN911.6

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