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脑机接口分类算法及实验研究

刘伯强  
【摘要】: 脑机接口是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立的一种直接的信息交流和控制通道,是一种不依赖常规大脑输出通道(外周神经和肌肉组织)的全新的信息交流系统,它是电子技术,计算机技术发展的必然产物,其研究包括两个方面:一个是产生并控制可以用于BCI系统检测的思维活动信息的大脑;另一个是BCI系统,它识别思维活动信息,并归纳为具体控制命令,从而表达使用者的意图,实现用思维对外部设备的直接信息交流和控制。它的发展需要多学科知识的交叉和融合,它涉及到神经生物学、心理学、工程学、数学、计算机科学以及临床康复学等众多学科的内容。 BCI不同于传统意义上的脑-机接口。它不依赖常规的大脑输出通路,为大脑开辟了一种全新的与外界进行沟通的途径。BCI的研究为残障人员提供一种新的信息交流和控制手段。BCI研究的科学意义是这种技术能够为思维正常但运动功能残缺的人提供新型的弥补功能,特别是对那些丧失了所有肌肉控制的瘫痪病人,使得他们能够学习思维模式,重新获得对感觉和运动功能的控制。因此,脑机接口技术的研究对促进康复医学的发展具有重要的理论意义和实用价值。 本文采用无创方式下的大脑皮层电极获的数据,建立了实验的软件平台。基于大脑的活动方式,展开对原始信息获得的实验方法、分析理论及处理技术的研究。研究了MRI下的Bold模式的处理算法以决定脑激活区的位置分布。完成了相关任务刺激下的实验及分析。由于噪声的存在,不同事件诱发脑电信号的直接提取难以完成。而采用小波理论算法进行信号的检测和噪声处理具有明显的优势和应用价值。针对不同任务下的个体差异的特性,进行了神经网络学习算法用于分类问题研究,依据研究问题的模板类型完成了事件的识别和分类等相关问题的探讨。完成了相关电位和生理机制有关的实验研究。设计了空间滤波器用于实验数据特征的提取,探讨了支持向量机的原理、方法及算法等分类技术。研究结果显示,多种方法结合的技术可以是提高事件分类精度的一项有效的途径。


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