基于SCF范式的在線P300腦機(jī)接口研究.pdf

1、腦機(jī)接口(brain-computer interface，BCI)通過(guò)在大腦和外部設(shè)備之間構(gòu)建一條獨(dú)立的通道，達(dá)到兩者間信息傳遞和交互的目的，是當(dāng)前國(guó)際研究熱點(diǎn)。頭皮腦電(EEG)中的事件相關(guān)P300電位是腦機(jī)接口研究的主要特征信號(hào)模式之一，具有產(chǎn)生穩(wěn)定、無(wú)需訓(xùn)練等優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)前圍繞P300腦機(jī)接口的研究主要基于經(jīng)典的P300 Speller系統(tǒng)，使用6×6字符矩陣的行、列刺激誘發(fā)用戶(hù)的P300電位。但近年來(lái)的研究發(fā)現(xiàn)P300 Spell

2、er的行列刺激誘發(fā)范式對(duì)某些被試而言任務(wù)復(fù)雜，且在某些應(yīng)用場(chǎng)景中無(wú)法適用。此外，P300腦機(jī)接口中的刺激誘發(fā)參數(shù)選擇、模式識(shí)別、在線性能等關(guān)鍵技術(shù)還缺乏系統(tǒng)而深入的研究。針對(duì)P300 Speller的局限性，本文重點(diǎn)研究基于SCF(single characterflash，單刺激誘發(fā))范式的P300腦機(jī)接口，從交互界面、特征提取、分類(lèi)和自適應(yīng)及功能擴(kuò)展等多個(gè)方面深入地探討了如何提高基于SCF范式的在線P300腦機(jī)接口性能。主要研究?jī)?nèi)容

3、包括：
　　 ⑴設(shè)計(jì)了刺激誘發(fā)參數(shù)可配置的SCF范式P300腦機(jī)接口平臺(tái)，P300電位的誘發(fā)通過(guò)單個(gè)刺激閃爍實(shí)現(xiàn)，而非經(jīng)典范式中的行、列刺激閃爍?；谠撈脚_(tái)，利用漢字由筆畫(huà)構(gòu)成和5種筆畫(huà)即可輸出所有漢字兩個(gè)特點(diǎn)，首次提出了基于P300腦機(jī)接口的中文打字模型，使用7-oddball的SCF范式實(shí)現(xiàn)了快速、有效的中文漢字輸入。
　　 ⑵提出了P300腦機(jī)接口刺激誘發(fā)參數(shù)的個(gè)性化配置策略，從交互界面改進(jìn)系統(tǒng)性能。利用SCF范式

4、P300腦機(jī)接口平臺(tái)的刺激誘發(fā)參數(shù)可配置性，研究了不同刺激誘發(fā)參數(shù)的在線帶反饋實(shí)驗(yàn)。發(fā)現(xiàn)同一被試在不同配置下的在線正確率表現(xiàn)各異，且誘發(fā)的P300電位在幅度和潛伏期上存在較顯著差異。最后提出個(gè)性化配置策略，可根據(jù)被試個(gè)體因素進(jìn)行個(gè)性化的刺激誘發(fā)參數(shù)優(yōu)化配置以提高系統(tǒng)性能。
　　 ⑶提出了基于線性回歸的眼電偽跡去除策略和基于粗糙集理論的電極通道選擇方法，在特征提取上改進(jìn)SCF范式P300腦機(jī)接口性能。通過(guò)在線實(shí)驗(yàn)和離線分析驗(yàn)證了使

5、用基于線性回歸的去眼電偽跡策略能有效提高P300腦機(jī)接口性能；首次提出了基于粗糙集理論的電極通道選擇方法，無(wú)需分類(lèi)器訓(xùn)練即可有效評(píng)價(jià)通道重要性，達(dá)到快速優(yōu)化電極通道、降低處理數(shù)據(jù)維度的效果。且由該方法得到的通道重要性評(píng)價(jià)與其他文獻(xiàn)中根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇的電極通道位置基本一致。
　　 ⑷研究了SCF范式下的P300電位識(shí)別方法，從分類(lèi)轉(zhuǎn)換的角度提高系統(tǒng)性能，并提出了在線重疊自適應(yīng)P300腦機(jī)接口模型，有效解決了自適應(yīng)P300系統(tǒng)中的處理時(shí)

6、滯問(wèn)題。通過(guò)Fisher線性判別、支持向量機(jī)和bagging算法顯著提高了SCF范式下的P300識(shí)別正確率；分析了疊加方式、疊加次數(shù)與分類(lèi)結(jié)果的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)基于非疊加數(shù)據(jù)訓(xùn)練的Fisher線性判別分類(lèi)器能在4次疊加的測(cè)試中即達(dá)到93.07％的正確率。在此基礎(chǔ)上，提出了在線重疊自適應(yīng)P300腦機(jī)接口模型，通過(guò)在交互界面上重疊P300的刺激誘發(fā)與分類(lèi)器的結(jié)果反饋，縮短自適應(yīng)疊加過(guò)程中的數(shù)據(jù)處理時(shí)滯，顯著提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)性能。
　　

7、⑸提出了EEG混合控制模式，功能上擴(kuò)展了P300腦機(jī)接口的應(yīng)用范圍。采用分時(shí)檢測(cè)策略將P300電位和運(yùn)動(dòng)想象節(jié)律信號(hào)整合到同一腦機(jī)接口中，利用P300提供高維度、離散控制指令，提取運(yùn)動(dòng)想象特征模式轉(zhuǎn)換為低維度、連續(xù)控制指令。在腦機(jī)接口結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)的研究中，該EEG混合控制模式突破了傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)想象或P300腦機(jī)接口在虛擬場(chǎng)景中控制功能的局限性，實(shí)現(xiàn)了虛擬場(chǎng)景中的漫游和家居控制。相比于大部分P300腦機(jī)接口的研究基于離線分析，本文不但實(shí)現(xiàn)了S