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《华南理工大学》 2016年
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面向重度残疾人的脑机接口功能辅助研究

张瑞  
【摘要】:世界上数以百万计的人患有重度运动功能疾病,如中风、脊椎损伤、肌萎缩侧索硬化症等。他们无法通过传统的人机接口(例如键盘)表达意图。脑机接口(Brain computer interface,BCI)是一种不依赖诸如外周神经和肌肉正常的传导通道,能直接将头皮脑电活动转化为控制指令的一种接口,因此能为这类失去运动能力的残疾人提供了一种与外界进行交互的可用替代操控手段。大多数瘫痪病人长期卧床,他们的活动空间受到了极大的限制,通常只能在病床上或轮椅上活动。基于此,本文的主要内容是面向重度瘫痪病人的脑机接口神经功能辅助研究,致力于开发出实用、人性化的基于脑机接口的轮椅系统、护理床系统等辅助设备,从而辅助重度瘫痪病人的日常生活。本文首先研究将脑机接口与自动驾驶技术结合,用于轮椅的协调控制。根据感知的环境信息自动产生候选目的地和可供轮椅安全行驶的路径点。用户可以通过基于运动想象或者P300的脑机接口选择目的地,一旦用户选择完目的地,导航系统规划出一条最短安全路径,并导航轮椅到达该目的地。与其他同类型的脑机接口轮椅系统相比,该系统不仅能极大程度地减轻用户的精神负担,而且能适应环境的变化。基于运动想象和P300的轮椅控制测试实验证明了该系统的有效性。大多数家居环境具有非结构性,基于已知环境信息的轮椅控制系统具有一定局限性。为此,本文开发了一种基于传感器信息融合的智能轮椅,并与脑机接口集成,实现了未知环境下的脑机协调控制。为解决轮椅在诸如走廊环境下到达远距离的目的地需要多步选择的问题,本文将目标方向识别、方向跟踪等技术应用于轮椅系统中。此外,本文提供了一套快速眨眼检测算法,将其应用于轮椅的停止指令,从而提高了停止指令的反应速度。此外,本文还研究了基于P300的异步脑机接口,通过对脑电信号进行特征变换,分别对受试者在不同状态(控制或空闲状态)下的脑电信号特征构建统计模型,推导出用于识别受试者控制意图的计算方法,最后提供了一套完整的基于P300的异步检测算法,并将该算法实际应用于重度瘫痪病人的护理床控制。实测结果证明了该算法能够有效地检测受试者不同的状态。此外,实验结果也表明包括脊椎损伤病人在内的所有受试者都能通过该护理床系统完成各种操作任务。最后在基于脑机接口智能轮椅、护理床的基础上,提出了一种面向重度脊椎损伤病人的环境控制系统,旨在为他们提供日常帮助。为实现在不降低脑机接口性能的条件下保持操作的自主性,该系统能够在不同操作情形下分别以同步控制和异步控制模式运行。此外,将验证机制和伪键引入到系统范式中,有效地减少了误操作率。6位重度脊椎损伤的病人分别参与了在护理床和轮椅上进行的两个实验,实验结果表明所有脊椎损伤病人能够以满意的性能使用该环境控制系统,因此该系统在辅助残疾人日常生活方面蕴藏着巨大潜力。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R496;TN911.7

【参考文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 余天佑;多模态与多自由度脑机接口研究[D];华南理工大学;2013年
【共引文献】
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 王洪涛;混合脑机接口实现及其应用研究[D];华南理工大学;2015年
2 潘家辉;基于P300和SSVEP的高性能脑机接口及其应用研究[D];华南理工大学;2014年
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