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《武汉大学》 2016年
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多通道无线低功耗双向脑机接口关键技术研究

苏亿  
【摘要】:脑机接口系统依靠传感器提取的神经元活动信息为移动计算机终端和假肢等外部设备提供命令及控制信号。近年来,脑机接口作为非传统的交流渠道为大脑与外部设备建立直接连接。脑机接口的应用包括:(1)通过控制辅助设备帮助患者实现已丧失的交流能力和运动能力;(2)对某些患有特定疾病的患者进行实时身体状态监控;(3)对患者在康复治疗期间以及之后进行实时情感状态的监控;(4)与运动功能相关的大脑功能复健等。脑机接口根据系统位置的不同分为侵入式脑机接口系统和非侵入式脑机接口系统,由于侵入式系统独特的系统环境和人体对外来设备的排异性,我们对侵入式双向脑机接口系统的设计提出了严格的要求,并针对各个模块进行了详细的探讨与分析,提出了具体的设计指标,为后续设计并验证生物信号采集系统的性能提供了理论基础。在脑机接口的设计过程中,我们期望通过一个基础平台来整合不同的硬件系统和软件系统,这种选择的多样性和灵活性有效地降低了脑机接口的开发成本和研究门槛,增强了不同领域的合作研究机会。本文提出的一种模块化无线脑机接口软硬件系统能够采集并传输32通道脑电信号或8通道肌电信号,同时可选择其它生物信号作为辅助输入信号,譬如运动传感器数据和温度传感器数据等。该系统为研究者提供了一个低功耗的通信接口和组件化的软硬件基础框架,使得研究者可以根据自己的实际情况选择最适合的软硬件系统整合到基础框架中。该系统已通过不同的组件配置测试,并取得可与其它医疗级脑电信号、肌电信号采集系统相媲美的数据结果。针对传统的脑机接口系统只包含将采集的信号传输到主机设备端进行信号处理的单方向功能的问题,设计了一个具有无线充电功能的双向脑机接口系统,分析并检测集到的信号特征,进而施加电流刺激信号反向作用于脑部或脊髓神经,用于治疗某些中枢神经系统的疾病,促进神经可塑性。通过实验室台架实验和猴子体内实验进行局部场电位信号采集,分析并验证了系统性能,得出了对采集到的局部场电位信号进行时域分析和时频域分析,验证了电流激励信号对大脑感知运动皮层的影响。对于生物信号应用不同的信号处理技术是揭示生物神经生理背景的重要手段之一。本文设计的可穿戴肌电信号采集系统与市场上已有的高精度肌电信号采集系统相比,可获得更出色的信号质量及更稳定的系统性能。通过提取前臂不同肌肉群的肌电信号对7组不同的前臂和手部动作进行离线信号分类处理,获得了较高的分类准确率。近年来,深度学习算法在分析生物信号特征时也发挥了显著的作用。本文将多个模型的深度信念网络应用在从上臂肱二头肌提取的肌电信号上,分析并对肌肉的疲劳程度进行分类。非侵入式脑电信号提取系统被用于与注意力集中程度相关联的脑电α节律检测。除了使用传统的特征提取方法检测注意力集中程度,本文提出续同源性优化算法脑电信号中α节律代表的周期特征,作为辅助特征对有α节律出现的脑电数据和没有α节律出现的脑电数据进行分类。论文设计的脑机接口系统针对不同的系统设置进行了功耗分析,通过与近年来研发的类似系统进行比较,该系统具有较为先进的系统性能,证明了该系统在促进神经可塑性领域具有很大潜力。
【学位授予单位】:武汉大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN911.7;R318

【参考文献】
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