基于ICA与PSD的ERD/ERS信号检测

介绍一种基于独立分量分析(ICA)空间滤波结合功率谱密度(PSD)曲线分析法用于提取大脑在想象动作时产生事件相关去同步/同步(ERD/ERS)信号的方法.其检测流程为:先对想象动作诱发的脑电(EEG)信号进行ICA分解得到独立分量与相应的解混矩阵,再按特征频段取其主要分量得到滤波后数据,然后采用短时傅里叶变换计算相关导联EEG信号在特征时段与频段的PSD曲线,引入ERD/ERS系数作为量化指标以进行想象动作的识别.计算结果表明,上述方法能够显著增强运动想象脑电信号的ERD/ERS特征信息,且通过实际分类验证,采用该方法可以获得更高的识别正确率,较传统信息检测方法平均提高8%以上.

运动想象脑电的ERD/ERS分析

脑电信号所包含的频率分量及其变化规律是脑 -计算机接口 (brain computerinterface,BCI)研究的关键之一。事件相关去同步 (event ralateddesynchronization ,ERD) 同步现象 (event relatedsynchronization ,ERS)则是确定EEG频带的基本方法。本文在事件相关现象的神经生理学原理的基础上 ,利用传统计算方法 ,提出简单而有效的ERD ERS波形的拓扑图法 ;并且对比应用基于匹配追踪法的分解参数 ,采用平均时间 -频率能量分布图的方法 ,研究ERD ERS规律。分析实际运动想象脑电MI-EEG时 ,两种方法的结论可以互相验证 ,也体现了各自的优点。

基于小波包和ICA的ERD/ERS脑电信号特征提取

在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征提取,采用了一种优化的基于小波包的ICA(独立成分分析)法,用于提取大脑在想象动作时产生事件相关去同步/同步(Event Related Desynchronization or Event Related Synchronization ERD/ERS)信号。利用小波包对脑电信号进行分解去除不同脑电信号之间的统计相关性,抽取包含ERD/ERS现象的特征频带,对每个特征频带分别进行ICA分解,获取与ERD/ERS现象相关的μ节律和β节律。最后引入ERD/ERS系数作为量化指标进行想象动作的识别。分类仿真结果表明,上述方法能够显著增强运动想象脑电信号的ERD/ERS特征信息,对比与独立使用某一种方法,两种方法结合更能有效的提取脑电信号特征波。

运动想象同步视听刺激的脑电特征研究

目的基于运动想象(MI)的主动康复有助于感觉运动皮层重塑,探讨视听觉引导下的感觉运动皮层活跃度及其相关性,为视听辅助MI提供神经生理学依据。方法训练时受试者想左侧上肢做屈肘抬臂动作,同步观看相应动作的视频或语音指令,构成左侧抬臂动作的视觉引导或听觉引导。提取MI脑电信号(EEG)μ节律事件相关去同步(ERD)频带能量在关联脑区的变化率和感觉运动皮层脑区节点各通道之间的多元功率谱相关系数,分别表征大脑感觉运动皮层活性和相关性。结果对比MI、MI+视觉引导、MI+听觉引导和MI+视听引导之间特征变化的实验结果表明,EDR测度:MI+视听引导>MI+视觉引导>MI+听觉引导>MI,多元功率谱相关系数:C4通道与O1、Oz、O2通道,MI+视听引导组最高,MI+视觉引导组次之,其余两组之间没有明确的差异;C4通道与T7、T8通道,MI+听觉引导组最高,MI+视听引导组次之,其余两组之间没有明确的差异;O1、Oz、O2通道与T7、T8通道,MI+视听引导组最高,其余三组之间没有明确的差异。结论MI同步辅以想象动作的视听觉刺激能明显促进感觉运动皮层活性,强化皮层之间相关性,尤以MI+视听引导更为显著。

前臂截肢者残肢运动时大脑脑电信号的事件相关去同步化/同步化变化特征

目的:通过脑电技术探讨前臂截肢对人体大脑功能可塑性的影响。方法:本研究使用脑电系统采集右侧前臂截肢者(9例,截肢年限均为6年以上)和正常健康人(15例)进行左右上肢直臂屈伸运动任务时的脑电信号。分析与运动相关的μ波(8—12Hz)的脑电信号的ERD/ERS变化特征。结果:与正常组相比,截肢组受试者健侧肢运动过程中除了大脑右半球额区F4通道μ波的ERD现象程度显著降低(P<0.05)外,其它脑区的通道均无显著性差异(P>0.05);而截肢组受试者残肢运动时,μ波ERD程度在对侧额区F3、中央区C3表现为显著降低(P<0.05),而在双侧枕区(O1、O2)表现为ERD显著升高(P<0.01)。结论:截肢组受试者健侧肢运动时μ波变化与正常组相似,而截肢组受试者残肢在执行任务时,表现出特异性大脑对侧半球额区、中央区及双侧枕区μ波事件相关去同步化现象。

基于共空间模式和功率谱密度的脑电信号分类

由于单一域缺少其他相关信息而导致运动想象分类准确率不高和泛用性差,本文研究设计了基于空间域和频域的运动想象分类方法。根据运动想象执行时的对侧映射机制以及事件相关同步和事件相关去同步的现象,对C3和C4通道数据进行共空间模式和功率谱密度特征提取和融合,然后使用网格搜索参数优化的支持向量机对运动想象的脑电信号进行分类。结果表明共空间模式和功率谱密度的融合特征,解决了共空间模式对噪声敏感以及缺少频率特征信息的缺点,实现了更高的分类结果和泛化性,分类准确率达91.3%,验证了该方法的有效性。

经颅直流电刺激时长对脑运动皮层活跃度影响的研究

经颅直流电刺激(tDCS)作为一种新兴的非侵入式脑刺激技术,可以增强皮层兴奋性从而促进运动功能康复。然而在运动功能康复训练中,该技术刺激时长参数设置的标准尚未明确。在刺激直流电强度保持1.5 mA恒定的情况下,通过采集脑电信号,研究阳极tDCS时长对大脑皮层运动区活跃度的影响。选择11名健康受试者接受基于以往实验经验值的3种不同时长(10、15、20 min)C3区阳极刺激,并在此基础上增加一种25 min的同模式刺激实验。在刺激前后分别采集脑电信号,测量C3区mu和beta节律在静息态和运动想象时的事件相关去同步下的功率谱密度两个特征参数,并计算平均值,比较4种不同时长的阳极刺激对大脑皮层运动区活跃度的影响。结果显示,mu和beta节律在不同时长刺激前后功率谱密度(μV^(2)/Hz)的变化量分别为10 min:2.835±0.842,15 min:3.975±0.978,20 min:7.022±1.562,25 min:1.413±1.329和10 min:0.890±0.421,15 min:1.645±0.630,20 min:3.122±0.710,25 min:0.321±0.259;mu和beta的事件相关去同步变化量(%)分别为10 min:10.06±2.81,15 min:14.11±2.87,20 min:22.12±4.67,25 min:3.77±3.03和10 min:6.72±3.19,15 min:11.78±5.02,20 min:17.81±3.16,25 min:2.54±2.30。研究表明,在3种经验值范围内,刺激时间越长,脑运动皮层活跃度越强,且存在显著性差异(P<0.05),但继续延长刺激时长反而导致脑运动皮层活跃度降低。本研究结果有望为基于tDCS技术的运动功能康复训练的刺激时长设置提供有意义的参考。

右额下回岛盖部beta事件相关去同步化与抗抑郁早期疗效相关性的脑磁图研究

目的:通过探讨抑制控制网络关键脑区右额下回岛盖部beta频段的事件相关去同步化(ERD),寻找抗抑郁治疗早期疗效相关的生物学指标。方法:随机入组46例抑郁症患者及25名健康对照,在完成Go/No-Go实验范式下采集脑磁图数据,计算基线期右额下回岛盖部beta频段的ERD,以抗抑郁治疗2周后HAMD 17总分减分率是否达50%为标准划分为早期疗效有效组和无效组。比较组间差异,分析其与HAMD 17减分率的相关性。结果:与对照组相比,抑郁症组右额下回岛盖部去同步化水平降低,且无效组弱于有效组,右额下回岛盖部(r=-0.397,P=0.006)beta频段的ERD与2周后HAMD17减分率呈负相关。结论:右额下回岛盖部beta频段的ERD降低与抗抑郁早期疗效不佳相关,该区域beta频段的活动强度可能是抑郁症早期疗效预测的生物学指标。

镜像诱导强化吞咽运动想象脑区激活:基于脑磁图的研究

目的:探究镜像诱导强化吞咽运动想象(motor imagery of swallowing,MIS)激活吞咽相关脑区的证据。方法:入组健康青年右利手受试者7例,使用青年男女吞咽视频作为刺激素材诱导吞咽运动想象,镜像诱导条件下的吞咽运动想象测次为试验组,无诱导的吞咽运动想象测次为对照组,每组各40个测次。应用脑磁图(MEG)检测不同条件下吞咽运动想象任务在全脑的事件相关同步/去同步(event-related synchronization/desynchronization,ERS/ERD)。结果:在0—10s的任务时间窗内,对照组和试验组在全脑水平均出现了大范围的ERS模式。相较于对照组,试验组吞咽相关部分脑区在α和β频带呈现更为显著的ERS模式。显著激活的脑区主要集中在双侧额叶和颞叶,少量出现于双侧枕叶和边缘叶、右侧顶叶及左侧岛叶。结论:与无诱导的吞咽运动想象训练相比,镜像刺激下的吞咽运动想象能够显著激活吞咽相关功能脑区,提示镜像诱导可能对吞咽运动想象具有启动效应,提升了训练的质量和效果,为吞咽运动想象在临床治疗中的应用和改进提供依据。

基于样本熵的运动想象分类研究

提出了基于脑电的样本熵特征进行运动想象分类的思想,分析了左右手运动想象时感觉运动皮层的脑电信号样本熵及其动态变化规律.结果表明,样本熵能够较好地反映左右手运动想象时脑电特征的变化,具有明确的生理意义.在此基础上,利用Fisher线性分类器对基于样本熵的左右手运动想象进行了动态分类,得到的平均最大分类正确率达到87.8%.最后,提出了一种样本熵的快速算法,其计算量小、速度快,满足BCI实时系统要求.

想象动作中动态脑电的信息熵研究

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。

基于脑电特征的多模式想象动作识别

对不同部位肢体想象动作诱发的脑电特征进行辨识,并提取出对应的思维信息,这是实现脑-机交互的经典方法之一,传统的左、右手双想象动作诱发模式下信息转化效率较低,引入多个肢体部位想象动作的多模式转化方法可望改善这一缺点.采用二维时频分析结合Fisher分析的方法,从典型受试者的多模式想象动作脑电信号中提取出有利于分类识别的事件相关去同步化和同步化特征信息,再使用支持向量机建立双层分类器对多模式想象动作进行分类识别.本方法对于4种不同肢体部位的识别可以达到较高的正确率(85.71%).结果表明,多模式想象动作的诱发脑电特征信息具有明显的空间特异性,可以用于脑-机交互思维任务的识别和提取,值得进一步研究.

基于脑肌电融合的混合脑机接口研究

动作模式识别是脑机接口技术的核心内容之一。针对目前脑机接口动作识别模式单一、识别率低等问题,基于混合脑机接口思想,提出一种脑电和肌电特征融合策略,可实现单侧肢体不同动作模式的有效分类,进而可用于脑机接口技术。同步采集9名健康受试者单侧手腕屈/伸两种动作模式下的脑电信号和表面肌电信号,分别提取脑电信号事件相关去同步化特征和表面肌电信号的积分肌电值特征,构建基于支持向量机和粒子群优化算法的脑肌电融合及运动模式识别模型,通过调整"特征融合系数"来实现动作模式最优分类,从而提高模式识别的准确率;进一步通过递降健康人的肌电信号幅值来模拟患者和运动疲劳状态下的肌电信号,验证所提出方法对动作模式识别的有效性。实验结果表明,基于脑肌电融合特征的动作模式识别率(98%)比单纯依靠脑电特征的识别率(73%)提高25%;在运动疲劳状态下,基于脑肌电融合特征的识别率稳定在80%以上,比单纯依靠肌电特征的识别率提高14%。可见,脑肌电融合策略能提高动作模式识别的准确性和鲁棒性,为混合脑机接口技术提供条件。

基于能量特征的脑电信号特征提取与分类

为了快速、有效地提取脑电特征,提高分类正确率,采用带通滤波和小波包分析的方法提取Mu、Beta节律对应的脑电信号,在时域范围内,将信号幅度的平方作为能量特征值;在频域范围内,采用AR模型功率谱估计法所得的功率谱密度作为能量特征值。根据运动想象脑电信号特点,构造左右通道信号能量差值的符号特性作为分类判别依据,进行分类测试,方法简单。初步实验结果表明,所利用的两种方法的分类正确率达87.857%。

脑电事件相关去同步化和同步化的神经元群模型

利用基于丘脑-皮层网络的神经元群模型,研究被试者在某种认知状态下脑功能区的连接状态。模型包括三个模块,分别对应脑电头皮电极C3、Cz、C4记录的三个皮质区。模型外部输入包括用高斯白噪声表示的上行传入感受器信号、用直流偏移表示的皮质对丘脑的兴奋性输入、用指数衰减表示的来自脑干和前脑基底神经元的调制信号。模型输出的兴奋性神经元群的平均膜电位反映脑电记录的局部电位。改变模型输入,进行多次仿真试验并进行线性和非线性分析。研究结果显示仿真输出信号的alpha频带功率谱有与实际脑机接口实验一致的事件相关去同步化和同步化现象;模型中功能相近的区域间有更强的耦合,随着耦合强度的增加,输出信号间的相关性和同步性均增加。

左右手运动想象脑电模式的识别

想象左 (右 )手运动和实际做这个运动会以同样的方式改变大脑主要感觉运动区域的神经活动 ,引起脑电相关频率成分的特征变化 ,如事件相关同步 /去同步。及时有效地提取和识别这些与运动想象相关的脑电模式可以帮助严重瘫痪病人控制光标或辅助运动设备以替代其受损的运动功能 ,建立一种与外界交流沟通的新途径。本文介绍了左右手运动想象的实验方法 ,综述了辩别左右手运动想象脑电模式的算法 ,并对其发展前景做一展望。

共同空间模式在少通道分类问题中的应用

在目前以运动想像为基础的脑机接口(BCI)系统中,共同空间模式(CSP)方法作为一种有效的处理方法被广泛使用。但这种基于多通道的空间滤波方法并不能对频域信息进行处理,而且在通道数较少的情况下也无法应用。将每个通道的多个频段看成是新的通道运用CSP,并以此方法获得了2008年BCI竞赛中数据集IIb的第二名,平均Kappa系数达到0.58。该方法充分利用信号频域信息,以解决通道数过少的情况下基于想像运动模式分类的难题。

脑—机接口研究中想象动作提取的新方法

想象动作提取是脑—机接口(BC I)技术的关键和难点之一.本文采用连续小波变换结合贝叶斯神经网络组成新的分类方法,利用想象动作思维引起的事件相关去同步(ERD)现象进行特征脑电信息检测与模式识别.研究表明,该方法较常用的线性分类器具有更高的识别准确率和较强的抗干扰能力及较快的识别速度,基本可以满足实时BC I系统模式识别的需求.

基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取

针对脑-机接口(BCI)研究中采用单一特征对运动想象脑电信号(EEG)识别率不高的问题,该文提出一种结合脑功能网络和样本熵的特征提取方法。根据事件相关同步/去同步(ERS/ERD)现象以及皮层与肢体运动想象间的对侧映射机制,选取小波包变换消噪重构后的μ节律脑电信号,用左侧27个通道、右侧27个通道分别对左半球脑区和右半球脑区构建脑功能网络,计算网络的平均节点度和平均聚集系数作为运动想象的脑功能网络特征,并结合C3, C4通道μ节律的样本熵构筑分布性和指向性相结合的特征向量。选用支持向量机(SVM)对左右手运动想象脑电信号进行分类,结果表明基于脑功能网络和样本熵的特征提取方法能够实现更优的分类效果,分类准确率最高可达90.27%。

视觉记忆负荷对EEG的事件相关同步化与事件相关去同步化的影响

目的研究视觉空间记忆和抽象几何图形记忆的工作记忆负荷对脑电事件相关同步化和去同步化的影响。方法采用n back范式 ,取n分别等于 1、2、3为 3种负荷水平。 1 2名被试者在 3种负荷水平下完成视觉空间匹配和抽象几何图形匹配两类记忆任务 ,并记录其脑电。结果theta波的ERS总是伴随着alpha波的ERD出现。随着任务难度的增大 ,6～ 8Hz的theta波的ERS下降 ,alpha波的ERD增大。图形匹配任务引出的thetaERS和alphaERD均大于空间位置匹配任务。任务难度和任务类型的效应大多出现在CZ和FZ电极 ,这与任务所包含的注意和记忆的加工主要激活额叶和顶叶皮层的观点相符合。结论EEG的ERD(或ERS)随视觉记忆负荷变化 。