三维脑电时-空模式识别系统的研究

结合时间和空间信息的脑电模式分析是近年来脑研究的一个重要课题。文中提出了一个多方法分层次的脑电时-空模式分析系统。系统包含了任务响应提取,颅内电流分布聚集,脑电自适应分段和时-空模式识别等几个步骤,综合运用了共空域子空间分解(CSSD),隐Markov模型(HMM)等多种现代信号处理方法。还提出了一种获取高空间分辨三维脑电的LORETA-FOCUSS算法,并将脑电微状态分析由二维推广到三维脑电的情况,将该系统运用于脑机接口(BCI)问题,对两类肢体想像动作的脑电数据在未经任何人工筛选的情况下进行了分析,识别率最高可达到88.89％,平均为81.48％。结果证明脑电时-空模式分析是脑研究的一种有效途径。