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基于运动起始视觉响应的在线实用化脑—机接口

作 者: 刘涛
导 师: 洪波
学 校: 清华大学
专 业: 生物医学工程
关键词: 运动起始视觉诱发电位 脑-机接口 自适应算法 支持向量机 独立分量分析
分类号: R318.0
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 93次
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内容摘要


脑-机接口技术是新发展起来的,多通道人机交互的一种新形式。与之前的人机交互形式不同的是,脑-机接口不依赖于人的正常输出通道(外周神经和肌肉组织等),使人脑能够直接和外部环境进行信息交互。尽管脑-机接口系统的概念在很早就被实现,然而在迈向实用化的过程中还有很多问题有待解决。比如系统配置的复杂性,在线系统的自适应性,界面设计是否能满足日常环境需求等,都是实用化中需要考虑的问题。运动起始视觉诱发电位(motion onset visual evoked potential,mVEP)近年来首次被本实验室引入到脑-机接口的研究中。在此基础上,本文系统地研究了mVEP的生理特性,比如不应期效应,刺激模式以及对比度对基于mVEP的脑-机接口系统的影响,为系统设计提供了基础。论文还针对N200成分在不同对比度下的稳定性提出了相应的导联选择方案,使得基于mVEP的脑-机接口系统在低对比度下也能获得稳定的性能。脑电信号的特征提取和模式分类是脑-机接口系统的核心。本文对现有二分类的支持向量机(SVM)做出了改进,使其能够更好地实现对脑-机接口中不平衡样本的分类。本文中还提出了基于判决时间期望和基于判决准确率期望的两种自适应决策准则,有效地提高了在线脑-机接口的性能。本文提出了基于一类SVM的的异步脑-机接口算法,并通过对后验概率模型的推广,实现了对“空闲状态”的概率估计和检测。基于论文中的研究和算法,我们开发出了首个基于mVEP的在线单导联的脑-机接口。12位受试者使用该系统的平均信息传输率达到42.1比特/分钟。此外,我们还在此基础上开发了一套网页浏览和搜索系统。实验中所有12位受试者都能够实现对该系统自如的操作,证明了该系统能够应用于实际的场景,嵌入并适应不同的界面,最终实现高效率的脑机交互。最后,我们采用独立分量分析深入分析了选择性注意下的mVEP成分,并验证了基于mVEP的独立脑-机接口的可行性。

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中图分类: > 医药、卫生 > 基础医学 > 医用一般科学 > 生物医学工程 > 一般性问题
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