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基于F-score特征选择和支持向量机的P300识别算法
如何从脑电信号中快速准确地识别出P300成分是脑-机接口研究中的一个热点问题.针对P300的识别问题,我们提出了一种将F-score特征选择与支持向量机相结合的判别方法,该方法采用F-score特征选择减少输入特征的维数,以克服支持向量机算法判别速度慢的缺点;然后借助支持向量机算法良好的分类性能实现P300的识别.本文在BCI Competition 2003的P300实验数据集上对该方法进行了验证,结果表明,在5次重复实验中该方法的识别准确率达到了100%,且判别速度与未经特征选择的传统支持向量机算法相比提高了近2倍.
关键词： 脑-机接口 P300 F-score特征选择 支持向量机 -
单通道脑电信号中诱发电位的单次提取
我们正在构建一个脑控拼写装置,直接利用脑信号与计算机进行交互.在这种实时通信模式中,作为通信载体的特征脑信号淹没在自发的脑电背景中,不能采用常规的叠加平均方法来提取,而必须实现特征信号的单次识别.为使这种技术走出实验室,记录脑电的导联数应越少越好.我们采用独特的"模拟自然阅读"诱发模式,让被试从平滑移过小视窗的刺激符号串中识别靶刺激符号,以产生视觉诱发电位(VEP).利用支持向量机方法,对三名被试位于导联Pz处EEG信号中的VEP进行了单次提取,正确识别率分别为92.1%、94.1%和91.5%,达到了较为满意的效果,为系统的实现打下了基础.
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基于认知脑区的脑-机接口技术及其在康复中的应用研究进展
脑-机接口(BCI)技术通过解码大脑信号可实现人类和外部设备的交互,近年来取得了一些重要的突破,但其应用推广目前还存在许多障碍.当前常见的BCI控制信号一般来源于与感觉运动相关的脑区,这些信号仅能反映肢体运动意图的有限部分.因此,需要探索更多可用于控制BCI系统的脑信号源.基于认知脑区的脑信号具有更加直观、有效的特点,可作为拓展脑BCI信号源的新途径.本文综述了基于单一脑区和多脑区混合的认知BCI的研究现状,并归纳了其在康复医学领域的应用研究,以期将基于认知的BCI技术作为未来BCI康复应用的突破口.
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脑-机接口在移动外设控制中的应用研究进展
脑-机接口(BCI)是不依赖于外周神经和肌肉组织等常规大脑输出通路的一种信息通道.作为一种特殊的人-机接口方式,其研究目的是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立一种直接联系,使人们以脑电图(EEG)等形式直接控制计算机或外部设备.移动设备(如智能轮椅或护理机器人等)的控制是BCI技术的一个重要应用方向,本综述介绍了用于移动外设控制的BCI技术的研究现状,分析对比了关键技术,展望了以后的发展趋势和方向.
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直接脑-机接口生物相容性研究进展
脑-机接口的用途是为严重瘫痪病人提供一个与外部世界进行通信的出口.根据检测电极的不同,分为间接型和直接型脑-机接口.直接型脑-机接口是将检测电极植入大脑皮质内,可反映较小范围内神经元细胞的电活动,避免信号传递引起的衰减和其它信号的干扰,从而满足精细控制所要求的时空分辨率和信噪比.直接型脑-机接口研究的关键问题是提高直接脑-机接口电极的生物相容性.本文介绍了具有较高生物相容性的直接脑-机接口电极的技术特点.
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基于独立分量分析的在线脑-机接口系统
在非植入式脑-机接口(BCI)研究中,独立分量分析(ICA)一直被认为是具有很大应用前景的脑电(EEG)预处理和特征增强方法,但到目前为止,有关在线ICA-BCI系统的研究与实现的报道还不多见.本文对基于ICA的运动想象BCI (MIBCI)系统进行研究,结合ICA无监督学习特点和运动相关去同步化(ERD)现象,构建了一种简单实用的ICA空域滤波器设计方法和三类运动想象判别准则.为了验证所提算法的在线处理性能,本文基于NeuroScan脑电采集系统和VC++软件平台,完整地实现了在线ICA-MIBCI实验系统.4名受试者参加了系统测试实验,其中两名受试者参加了在线模式的实验.离线和在线实验的三分类运动想象识别结果分别达到了89.78％和89.89％.实验结果表明,本文所提算法分类正确率高,时间开销小,具备跨平台移植的潜力.
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基于脑电信号的神经反馈系统研究
神经反馈技术是一种可供选择的行为学治疗手段,是将脑电(EEG)信号转换成容易被人们理解的声音、动画等形式,受试者通过训练,选择性地增强或抑制某一频段的EEG信号,可以达到调节脑功能的目的.本文基于脑-机接口技术,从实时EEG信号中提取特征参数并产生反馈信息,针对放松训练和注意力训练设计了两个反馈界面,搭建了一套完整的神经反馈系统.通过系统仿真和初步实验,验证了本套神经反馈系统的准确性和可行性.
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脑-机接口技术在康复医学中的潜在应用研究进展
本文主要通过介绍脑-机接口技术的基本概念、基本工作原理、国内外研究现状,以期对其在康复医学中的应用进行综述.
