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  • 基于频域信息的意识任务分类

    作者:刘海龙;王珏;郑崇勋;薛建中

    研究了频谱信息在意识任务分类中的应用.用傅里叶变换(FFT)和Burg方法来估计频谱信息,并对比了频谱信息和自回归模型系数在相同特征个数条件下对意识任务分类的作用.结果 显示:①两种频谱估计方法取得了几乎相同的分类结果,频谱信息能提供更高的分类精度;②丢失高频信息会降低分类的效果;③对于较多特征个数的分类需要足够多的训练样本.FFT算法具有简单,速度快的特点,且使用多个特征量并不增加其计算量,这些优点使得傅里叶变换更适合于在线系统的应用与分析.

  • 基于手机平台的便携式听觉脑-机接口

    作者:高海洋;张丹;胥红来;洪波

    目的 便携性是脑 - 机接口系统实用化的关键技术之一,对脑 - 机接口系统从实验室演示走向实际应用具有重要意义.方法 本文设计并实现了一个基于智能手机和无线脑电放大器的便携式在线听觉脑 - 机接口系统.用户通过选择性注意以手机耳机呈现的1~5中文数字语音实现目标选择.为提高脑电响应的可分性,采用头相关传递函数技术使不同中文数字语音呈现在不同空间方向,并要求用户在听到被注意的目标数字语音后区分该语音的性别属性.使用事件相关电位面积法对来自Cz导联的单通道脑电信号进行分类.结果 在本文给出的听觉脑电拨号在线应用中,5位受试者的平均在线五分类正确率为(76±4)%.结论本系统在大幅提高听觉脑 - 机接口系统便携性的同时保持了较高性能,对面向残疾人的临床使用和面向健康人的人机交互等具有广阔的应用前景.

  • 数字信号处理器在脑-机接口系统中的应用

    作者:徐丁峰;程明;高小榕;高上凯

    本文研究数字信号处理器(DSP)在基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口系统中的应用,同时详细介绍了系统的构成及各部分的设计与实现方法,并展示了初步的实验结果.本系统主要由刺激器、模拟放大电路、DSP核心电路和控制外设的红外发射电路组成.所选用的都是低功耗、高速的芯片,以满足实用性和实时性的要求.软件部分采用汇编语言编程,主要包括控制信号采集、50Hz陷波和带通滤波、快速傅立叶变换、特征提取和识别.经过测试,该系统不仅可以将输入的正弦波正确地检测出来,而且对于接入的实际脑电中的诱发响应也能很好地检测和识别.因此使用DSP使脑-机接口系统的小型化、实用化是可行的.

  • 稳态视觉诱发电位频率响应特性研究

    作者:陈小刚;徐圣普

    目的 稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)是大脑对周期性视觉刺激产生的响应,已广泛应用于基于脑电(electroencephalogram,EEG)的脑-机接口(brain-computer interface,BCI).SSVEP频率响应曲线通常是以发光二极管(light emitting diode,LED)作为视觉刺激器的方式获得的.近年来,计算机显示器广泛用于产生闪烁刺激,然而基于计算机显示器的SSVEP频率响应曲线少有研究.为此,本文研究了基于计算机显示器的SSVEP频率响应特性.方法 利用采样正弦编码方法在普通LCD显示器上产生了42个刺激频率(频率范围4~45 Hz),并收集了10位健康受试者的脑电数据,以研究SSVEP幅值/信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)与刺激频率的关系.结果 较强SSVEP响应出现在大脑枕区.SSVEP基频幅值的峰值出现在10 Hz处,且第二峰值出现在20 Hz处.SSVEP二次谐波幅值的峰值出现在6 Hz且在高刺激频率处幅值较小.低、中频段的SSVEP基频信噪比处于相当的水平.结论 本文的实验结果可以为基于计算机显示器的SSVEP-BCIs的频率选择提供依据.

  • 基于想象左右手运动脑电特征提取及其统计特性分析

    作者:伍亚舟;吴宝明;何庆华;张玲;易东

    目的 基于想象运动的脑-机接口(BCI)系统中,探讨如何获取思维脑电、提取特征并对其进行准确而有效地分类.方法 利用小波变换方法构建小波系数提取不同思维脑电特征,并从统计学的角度对这些特征进行分析.结果 在实际动作前0.5~1 s左右,想象左右手运动时C3和C4处各自具有明显不同的脑电特征,且这些特征存在显著性差别(P<0.05)说明小波系数能很好的反映不同思维脑电的特征.结论 小波分析方法可以有效抑制或消除噪声和提取反映不同思维的脑电特征,通过对构建出的小波系数特征作统计学上的特性分析发现不同思维脑电具有显著性差别,该特征为后续分析中得以被准确地转换(识别分类)提供了更为可靠的保证.

  • 基于高级控制策略的脑-机接口控制机械臂系统

    作者:李红卫;陈小刚

    目的 为了增加脑-机接口(brain-computer interface,BCI)控制机械臂完成诸如抓取和放置的复杂操作的能力,本文设计与实现了一套新颖的基于脑-机接口,控制的机械臂系统.方法 该系统主要包括计算机视觉、稳态视觉诱发电位脑-机接口和机械臂.计算机视觉用于识别工作区物体的形状和位置,低频稳态视觉诱发电位脑-机接口允许用户选择需要被操作的物体,机械臂则自主完成抓取和放置操作.为了验证机械臂系统,选取14名健康受试者,受试者均参加了离线实验,12名受试者参与在线实验.结果12名健康受试者的在线结果表明,所构建的系统能够在6.75 s内从4个可供选择的指令中输出一个命令,且获得(95.24±1.19)%的平均分类正确率.结论 稳态视觉诱发电位的脑-机接口能够为机械臂提供精确、有效的高级控制.

  • 基于核函数极限学习机和小波包变换的EEG分类方法

    作者:王丽;兰陟;杨荣;王强;李宏亮

    目的 为实现运动功能障碍患者的运动意愿,基于脑-机接口(brain-computer interface,BCI)的康复训练技术是近年来的研究热点.脑-机接口的关键技术是快速准确地识别出与运动想象相关的脑电模式.针对脑电信号非平稳及个性化差异等特点,利用小波包理论和核函数极限学习机(extreme learning machine,ELM)方法 ,提出一种自适应的特征分类方法来提高脑电信号的分类识别率.方法由于小波包存在着频带交错的现象,所以首先利用距离准则将自适应提取的优小波包的平均能量作为特征向量,并采用核函数ELM方法进行分类.后利用BCI竞赛数据进行了脑电信号特征分类的仿真研究,并对不同算法的分类识别率进行仿真分析.结果 自适应特征分类方法对用于实验的脑电数据的平均分类识别率达到97.6%,对比ELM、神经网络(back propagation,BP)和支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法,核函数ELM方法在分类时间和识别精度上效果佳.结论 本文提出的脑电信号分类方法取得了较高的分类识别率,适用于脑电信号的分类应用.

  • 脑-机接口技术研究

    作者:洪杰;秦现生;谭小群;王文杰;牛军龙

    脑-机接口是在人脑与计算机或其他电子设备之间建立直接的交流和控制的通道,它直接通过脑来表达想法,而不需要语言和动作,为思维正常但有严重运动障碍的患者提供了与外界交流和控制的途径,提高了他们的生活质量.本文对脑-机接口(brain computer interface,BCI)技术、研究方法、分类以及涉及的关键技术、应用领域等进行了较为详细的综述,并在此基础上分析目前BCI存在的问题,后指出该领域的发展趋势.

  • 基于稳态视觉诱发电位的脑控轮椅的控制方式

    作者:陈小刚;徐圣普

    电动轮椅已广泛用于改善运动障碍患者的行动能力,而严重运动障碍患者因丧失运动功能而无法实现自行控制轮椅.为解决这一问题,基于脑-机接口(brain-computer interface,BCI)的控制策略被引入轮椅控制中.基于稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)的脑-机接口因具有高的信息传输率和较少的用户训练在脑-机接口领域备受关注.因此,本文综述了稳态视觉诱发电位脑-机接口驱动轮椅的现状,描述使用它们的人群,控制方式,脑控轮椅的特征提取和分类方法,以及系统性能评估方法.后,讨论了这一领域目前面临的挑战以及研究方向.

  • 神经元群体解码方法及其在脑-机接口中的应用

    作者:陈小默;洪波;高上凯

    基于脑神经元放电信号的脑-机接口(brain-computer interface,BCI)系统近年来有了越来越深入的研究,它使BCI在皮层运动控制等方面更加精确、迅速.从神经工程角度,此类BCI的实现不仅依赖于多电极神经记录硬件技术的发展,还依赖于其软件技术的核心神经元群体解码方法.本文综述了目前神经元群体解码方法中已成功运用于BCI研究的四类主要算法:群矢量算法、佳线性估计、卡尔曼滤波法、贝叶斯方法.

  • 一种基于两种不同范式的混合型脑-机接口系统

    作者:李翔;高小榕;高上凯

    混合模式脑机接口是脑-机接口研究的一个新方向,它为进一步提高脑-机接口系统性能提供了可能.现有的混合模式脑-机接口所采用的范式通常需要借助较强的视觉刺激,容易引起受试者疲劳等问题.本研究提出将运动想象和运动起始时刻视觉诱发电位两种无需强烈视觉刺激的范式以串行的方式相结合,通过运动起始时刻视觉诱发电位控制字符的输入,通过运动想象控制界面的开关和允许输入下一字符,实现了一种可用于字符输入的混合模式脑-机接口系统.为了验证系统的可行性,共完成了5例实验.实验中受试者首先进行两种范式的训练,然后进行开关系统界面和输入字符的测试.实验结果显示,经过一定训练的受试可以较好地完成系统的操作,运动想象单步操作平均时间短为3.9s,字符输入的正确率高可达93.3%.除了不容易令受试者产生疲劳外,本系统相比单一感觉模式的脑-机接口也具有可完成任务种类多、控制方式灵活等优势.

  • 基于眼电和稳态视觉诱发电位分析的目光跟踪方法

    作者:郭琛;高小榕

    眼动跟踪技术作为人机交互手段和行为检测方法已广泛应用于心理学和认知科学领域的研究,基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口也是一种备受关注的人机交互方法.本研究提出一种结合眼电和稳态视觉诱发电位同步分析的眼睛注视点位置跟踪方法,通过同步检测两种电生理信号:眼电信号(EOG)和脑电信号(EEG)来实现.主要的处理算法有:基于EOG的人机交互算法,包括基线去除、去噪声、角度变换、基准校正等;基于SSVEP的脑-机接口算法,通过典型相关分析法实现.由SSVEP判断出的目标对应的屏幕坐标可以作为眼动分析中基准校正的输入参数.实验结果表明:每0.5 sEOG-HCI可以对注视点位置进行一次识别;每2 sSSVEP-BCI可以对注视目标做一次判别;两者既可以独立运行,也可以协同工作,相比单一信号的人机交互方法,可以缩短判断时间和提高准确率.

  • 基于脑电运动速度想象的单次识别研究

    作者:伏云发;徐保磊;裴立力;李洪谊

    基于运动想象脑电节律活动的脑-机接口是脑-机接口系统研究中的重要范式之一.本研究给出一种基于运动速度想象的新的研究范式,探索在该研究范式下对运动速度想象具有反应性的脑电节律活动,并进行单次识别.采集了4个健康志愿者想象左手食指快速运动(4 Hz)和慢速运动(1 Hz)时的脑电信号,速度由节拍器定节奏和训练.通过能量谱分析,在C3、Cz和C4通道发现了对运动速度想象具有反应性的频带:9 Hz至13 Hz.提取通道C3、Cz和C4上9 Hz至13 Hz频带能量构建特征空间,分别利用Fisher判别分析和多层感知器神经网络进行运动速度想象的单次识别,对于左手食指快速运动和慢速运动想象,Fisher判别分析和多层感知器神经网络取得的平均误分类率分别是27.7±1.2%,28.4±4.6%,正确识别率均在70%以上.结果表明,尽管运动速度想象的单次识别是一个困难的挑战,但通过精心设计研究范式,适当训练被试,能够诱发出对速度起反应的特征频带,基于脑电单次识别运动速度想象是可行的,该研究可望能够为脑-机接口提供额外的新的速度控制参数.

  • 基于脑-机接口技术的虚拟现实康复训练平台

    作者:马赟;王毅军;高小榕;高上凯

    对神经损伤的瘫痪病人进行功能恢复训练时应强调患者的主动参与.开发了一套基于脑-机接口技术的虚拟现实康复训练平台.该平台采用患者在想象运动时的脑电信号作为虚拟人运动的控制信号,从而把想象运动与运动功能恢复训练结合在一起.由于虚拟现实系统的实时性与沉浸感能给受试者提供较好的训练反馈信息,因此,使用本平台有望改善患者的训练效果.详细介绍了快速在线脑-机接口算法以及虚拟现实的实时交互技术,并提供了三名受试者的实测结果.初步实验证明了该平台设计的可行性.

  • 想象动作中动态脑电的信息熵研究

    作者:綦宏志;程龙龙;陈滨津;赵翔;明东;万柏坤

    想象动作可以引起脑电信号的特异性变化,如何通过提取脑电特征参数来识别想象动作的发生是目前脑-计算机接口(BCI)系统设计的技术关键之一.本研究使用两种信息熵(功率谱熵和小波熵)作为特征参数,对手部想象动作执行前后的动态脑电信号进行分析,并与目前常用的mu节律事件相关去同步(ERD)参数进行比较,以寻找特异性更强的动态参数.结果 显示在想象动作对侧的运动感觉区域中,功率谱熵和小波熵均表现出与mu节律强度变化具有明显锁时关系的改变,且区分错误率得到明显降低.而在中顶部位置mu节律强度无明显变化处,熵参数对左右手想象动作的响应也具有明显的不同.结论,功率谱熵和小波熵具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果,可以作为特征参数用于在线BCI系统.

  • 脊髓小脑共济失调的运动想象脑电信号分析

    作者:张婷;王永轩;刘蓉

    通过基于运动想象脑电信号的脑机接口系统,研究对比了5名脊髓小脑共济失调患者和5名健康受试者,在运动想象状态与思想放松状态下的脑电信号功率谱、地形图、差值地形图等指标.研究发现,同健康受试者相比,脊髓小脑共济失调患者的事件相关去同步相关区域有所扩大,而且相关域的面积与共济失调功能分级近似呈线性关系.因此可以利用运动想象脑电信号,判断受试者是否存在脊髓小脑共济失调病症以及症状轻重程度.另外,健康受试者利用脑-机接口系统对光标运动控制的平均成功率为84.25%,脊髓小脑共济失调患者为65.75%.实验表明,同健康受试者相比,脊髓小脑共济失调患者的实验成功率明显降低,但仍可以使用脑机接口系统实现外部控制.

  • 基于异步脑-机接口的文本阅读器

    作者:赵丽;郭旭宏

    异步脑-机接口独立自主的特点,为使用者灵活自然的控制外部设备提供了可能.本研究通过联合闭眼引起α波能量增大和想象左右手运动引起事件相关同步/去同步的现象,将自主闭眼作为进入运动想象的开启信号,解决了检测运动想象“空闲”状态的困难,实现了脑-机接口的异步控制.利用db4小波对11 ~12.5 Hz频段的信号进行小波包分解和重构,实现了对α波和μ节律能量的有效提取.利用ActiveX控件实现在LabVIEW平台下对Word文本的调用.利用LabVIEW中的函数工具对提取到的脑电特征值变换为控制命令,改变ActiveX控件下的Filename和Range的范围,实现文档和文章段落的切换.通过3位受试者共60次实验,结果表明系统的正确率在86.5%以上,平均控制时间5.3s,达到了系统的设计初衷,实现了使用者灵活自由的阅读和操作文本,为进一步开发复杂的异步脑-机接口系统做了尝试.

  • 基于稳态视觉诱发电位的手机拨号系统研究

    作者:赵丽;孙永;郭旭宏;宋淇

    利用人体生物电作为人与外部设备沟通的桥梁,是一种新的人机交互方式.依此开展了基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑电手机拨号系统的研究.设计一种基于视觉诱发电位的实时脑-机接口系统,用于控制拨打手机号码.该系统采用单片机设计视觉刺激器,同时在LabVlEW平台上,利用功率谱估计实时提取诱发电位向量,产生脑-机接口控制命令,用于TC35无线模块拨打手机号码.通过5位受试者各10次实验验证,所设计的基于稳态视觉诱发电位的脑电手机拨号系统,识别正确率高达到100%,平均正确率98%,拨打任意一个11位手机号码的平均时间低于65 8,并且能保证正确拨打每一个号码.证明该系统的方案是可行的,具有较高的应用价值.

  • 基于支持向量机的BCI导联选择算法

    作者:张胜;王蔚

    脑-机接口(BCI)中导联选择的目的是在所有记录脑电信号的导联中,选择出与特定心理任务分类相关的导联,对于简化BCI系统,提高系统传输速率具有重要影响.本研究提出一种基于支持向量机(SVM)的导联选择算法,所采用的实验数据来自德国组织的第三届国际BCI数据竞赛数据集IVa中两个受试者(al,aw).结果表明,该算法对al数据集导联可从118减少到22,同时系统识别的精度从92%提高到98%;对aw数据集导联可从118减少到35,同时系统识别的精度从89%提高到93%.可简化BCI系统的设计,改善系统性能.

  • 脑电逆问题在运动康复领域中的应用

    作者:徐立超;王仲朋;许敏鹏;何峰;周鹏;明东;綦宏志

    基于脑电(EEG)的脑机接口(BCI)康复系统正日益受到运动康复领域的重视,但是传统的BCI范式限制系统的使用范围和使用方式.基于脑电逆问题的BCI系统能识别较高空间和时间分辨率下的神经自发调制活动,从而可扩展运动指令集并进一步促进BCI系统的直观使用.介绍脑电逆问题领域当前的相关方法及其在运动康复领域的应用,总结归纳存在的问题并分析未来脑电逆问题在运动康复领域的新的应用思路.

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