基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。

面向智能轮椅脑机导航的高频组合编码稳态视觉诱发电位技术研究

针对目前基于低频稳态视觉诱发电位的脑-机接口(Steady state visual evoked potential-brain-computer interface,SSVEP-BCI)系统存在目标数目少、刺激时间长、易诱发疲劳和癫痫等不足导致的系统稳定性不高、信息传输率低问题,提出高频组合编码稳态视觉诱发电位(Combination coding-based high-frequency SSVEP,CCH-SSVEP)范式,通过n个稳态高频排列组合实现刺激编码,理论上可呈现nn个刺激目标,解决单频率呈现目标数量受限的问题;同时,针对组合刺激编码产生的变频脑电信号时序特征,提出基于改进的希尔伯特-黄变换(Improved Hilbert-huang transform,IHHT)的变频脑电信号特征提取与局部频谱极值目标识别方法,针对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)在变频脑电信号处理应用中的端点和停止准则优用问题,分别对比优选端点切线预测法和固定筛选10次停止准则,提出广义过零点(Generalized zero-crossing,GZC)算法计算瞬时频率,并在应用中通过差异化组合优化选择频率刺激编码,最终提高了目标信号的辨识效率,从而提升CCH-SSVEP的通讯传输速率和可靠性;再利用高频SSVEP(高于25 Hz)的刺激闪烁融合效应,提高使用者的舒适度,降低诱发疲劳和癫痫的可能。将该方法应用于智能轮椅脑-机导航控制中,通过3个基本频率的对比试验(低频传统SSVEP范式呈现3个目标和高频CCH-SSVEP范式呈现6个目标)验证该方法的技术优势,保障了基于高频组合编码稳态视觉诱发电位的智能轮椅导航高效无损功能实现。

稳态视觉诱发电位的脑机接口范式及其信号处理方法研究

在概述国内外稳态视觉诱发电位脑机接口技术研究的基础上,针对传统稳态视觉诱发电位(SSVEP)在脑-机接口(BCI)系统应用中存在的问题,在范式设计方面,分别提出了基于牛顿环、高频组合编码和幅值调制的SSVEP的3种BCI范式。针对脑电信号微弱、辨识困难的问题,提出了基于随机共振机制的稳态运动视觉诱发电位增强方法;针对高频组合编码稳态视觉诱发电位(CCH-SSVEP)新范式响应信号的非平稳、弱信号特征,提出基于改进的希尔伯特黄变换的CCHSSVEP响应信号处理方法,提高了识别率。在系统应用方面,将牛顿环运动刺激范式与运动场景相结合,设计了场景结合导航技术,相对于传统方法,将刺激目标关联具体的物理位置,导航效率显著提升,将运动场景与刺激目标结合的所见即所得的方式提升了用户预选目标效率以及路线规划能力,同时也有利于用户集中注意力,提高脑电信噪比。最终,将该技术成功地应用于残疾轮椅的脑电导航控制中,取得了令人满意的效果。

视觉诱发电位提取中闪光刺激的PWM实现

视觉诱发电位提取过程中,可以通过闪光刺激获得诱发脑电信号.实验发现,闪光刺激的脉宽、频率和闪光刺激次数对于视觉诱发电位的提取具有关键作用.针对视觉诱发电位的提取特点及其相关因素,探讨了基于脉宽调制(PWM)技术的闪光刺激方法,研究了PWM的软硬件实现方法,同时利用专用集成芯片实现了精确的PWM输出,从而可以根据视觉诱发电位提取过程中的具体条件调整闪光刺激的参数,实现视觉诱发电位的有效提取.实验结果表明利用PWM的精确提取方法控制闪光刺激的发生,对于闪光视觉诱发电位的有效提取具有较好的效果.

视觉前脉冲抑制在中长期诱发电位上的特性表现

本研究采用成对的闪光刺激(条件-测试刺激)信号探讨了视觉的前刺激对后刺激中长期诱发电位影响的问题。视觉前刺激对后刺激诱发电位有抑制作用,抑制作用则随着刺激间时间间隔(Inter-Stimulus Interval,ISI)缩短而逐渐增强,当ISI<250ms时,前刺激完全抑制了后刺激独立诱发电位的产生。当ISI≥250ms时,后刺激独立诱发电位逐渐出现,并随ISI的增大其幅值逐渐加大,当ISI=1000ms时,后刺激诱发电位幅值与前刺激诱发电位幅值基本相同。视觉前脉冲抑制的研究结果进一步揭示和证明了大脑对连续刺激的响应存在着不应期效应,实验结果也显示视觉和听觉的不应期响应时间是不相同的,大脑对连续的视觉刺激进行响应时的不应期时间是250ms,而听觉的不应期时间是150ms。视觉前刺激对视觉后刺激诱发电位的抑制作用揭示了大脑在信息处理和编码时遵循着时间优先和时间加权编码的原则。研究提示中脑上丘的深层在形成视觉PPI中可能起重要的作用。

视觉诱发电位(VEP)对不同频率条纹的反差敏感性

本实验利用条纹发生器产生正弦调制的条纹作视觉刺激,用NICOLETCA—1000平均仪,从枕骨隆起上方沿中线5cm处记录瞬态视觉诱发电位。实验用四种不同反差,十种空间频率,四名被试。结果表明瞬态视觉诱发电位(C_1—C_2)的峰值随反差的增加而变化,其在空间频率上有一定的分布,最敏感处落在3—5C/deg。在阈上刺激时,被试个体有差异,但分布趋势相似,最敏感处也为3—5C/deg,这和心理物理实验获得的调制传递函数(MTF)结果很吻合。从实验结果可以看到(C_1—C_2)值对反差变化是敏感的,它反映了人视觉系统对不同空间频率上的反差敏感性,可以把它与MTF相类比。

面向高频稳态非对称视觉诱发电位特征增强的相位调制研究

高频稳态非对称视觉诱发电位(SSaVEP)为设计舒适、实用化的脑-机接口(BCI)系统提供了一种新的范式,但是高频信号幅值弱、噪声强,研究如何增强其信号特征具有重要意义。本研究采用30 Hz高频视觉刺激,将周围视野标准等分为八个环形扇区,基于视觉空间到初级视觉皮层(V1)的映射关系选择八种环形扇区对,并为每种环形扇区对设计三种相位(同相[0°,0°]、反相[0°,180°]、反相[180°,0°]),探究相位调制下SSaVEP的响应强度和信噪比两类特征。本文共招募八名健康受试者参与试验,结果表明,30 Hz高频刺激下,有三种环形扇区对在相位调制下SSaVEP特征的差异较大,且空间特征表现为下侧视野环形扇区对的两类特征值明显高于上侧视野环形扇区对。研究进一步采用滤波器组集成任务相关成分分析计算环形扇区对在三种相位调制下的分类精度,平均分类精度最高可达91.5%,证明了相位调制的SSaVEP特征可用于编码高频SSaVEP。综上,本研究结果为增强高频SSaVEP信号特征,拓展传统稳态视觉诱发电位范式指令集提供了新思路。

视觉激励调制对脑电信号识别的影响研究

针对不同的视觉激励调制方式导致某些被试分类准确率较低的问题,本文设计了4种频率的4种波形激励诱发范式,并首次提出倒锯齿波激励范式。实验采集了8名被试的脑电信号并通过提取频率能量特征及分类发现不同激励对被试的准确率产生不同的影响。在此基础上,选择诱发被试最高能量的波形组成定制范式,并与各被试的其余范式进行平均分类准确率对比。结果表明,首次提出的倒锯齿波的激励效果要好于传统激励范式,同时,定制范式相比于单一波形激励的平均准确率提高了3%~12%。因此,倒锯齿波及定制视觉激励范式可以提高SSVEP-BCI系统的性能。

基于视觉感知的高效视频编码标准帧内量化矩阵优化方法

该文使用一种基于离散余弦变换(DCT)的调制传递函数(MTF)改进高效视频编码标准(HEVC)帧内量化矩阵,并在计算过程中采用一种新的空间频率计算方法。HEVC整数DCT变换是在DCT变换的基础上经过伸缩扩展以及微调后得到的,与DCT变换有所区别,因此针对这种差别进一步优化校正量化矩阵。仿真过程中设计一种基于结构相似性(SSIM)的Bjontegaard比特率差值(BDBR)方法来测试量化矩阵的编码性能,结果表明在相同的视频质量下,该文设计的量化矩阵能进一步降低码率。该方法在编码过程中只需要简单地改变量化矩阵,没有影响编码模型的算法结构,也不会增加编码的复杂度。

视觉感知空间分布对SSVEP调制成分的影响

目的研究视觉感知空间分布对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)调制成分的影响,为后续研究SSVEP调制成分与认知的关系奠定基础。方法使用两种闪烁频率分别标记两个刺激图像,设计并实现了"完全重合"、"左右半分"和"对角四分"三种不同空间分布的脑电实验。共9名被试参与此次研究。本文计算并比较了3种实验条件下SSVEP基本成分与调制成分的信噪比空间分布,并做配对t检验。结果调制成分的信噪比在"完全重合"时远大于"左右半分"和"对角四分",且在大部分电极处都具有显著性差异。后两种分布下调制成分非常微弱,并且"对角四分"略高于"左右半分"。结论当不同频率的刺激图像的视觉感知空间交叠时,SSVEP调制成分强,反之,则弱,且可能与交界区域有关。因此在有关SSVEP调制成分的研究中。

基于多个伪随机序列调制的视觉脑机接口研究

传统的基于编码调制的视觉脑机接口(BCI)使用一种编码及其移位来调制不同的视觉目标,限制了目标数的增加,因而限制了系统的信息传输率。基于两种不同类型的三个伪随机序列调制实现了一个48个刺激目标的BCI系统。采用两个不同的Golay码和一个近完美序列对目标进行调制,使得每个码的自相关特性和每个码之间的互相关特性都很好,大大提高了刺激目标数。通过模板匹配法对训练数据进行分类识别获得了很高的识别准确率,并和一类支持向量机方法进行了比较。选取了8个受试者进行了实验膜板匹配法的平均识别准确率达到93.49%,证明了这是一种提高刺激目标数的好方法。

调制传递函数联合视觉电生理对糖尿病视网膜病变早期诊断的意义

目的探讨调制传递函数（MTF）联合视觉电生理对糖尿病视网膜病变（DR）早期诊断的意义。方法横断面研究。通过对48例（80眼）无视网膜病变的糖尿病（NLDR）患者、52例（80眼）非增殖性DR（NPDR）患者和40例（80眼）正常对照者行MTF、闪光视网膜电网（ERG）、图形视诱发电位（PVEP）检查，NLDR和NPDR的三项测量结果与正常对照组的比较采用独立样本t检验。结果相对正常对照者，NLDR和NPDR患者的MTF在中高频区均表现出幅值降低（P〈0．05）；NLDR患者和NPDR患者，ERGOp2波表现为振幅下降和潜伏期延长（P〈0．05）；NPDR患者PVEPP100波表现为振幅下降和潜伏期延长（P〈0．05），但NLDR患者相比正常对照者PVEPP100波差异无统计学意义。NLDR患者采用MTF和ERGOp2波联合检测阳性率高达76％，NPDR患者采用两者联合检测阳性率高达90％，明显高于两者分别检测所得到的阳性率。结论MTF和ERGOp2联合检测．可早期发现DR的视网膜功能性损害。是一种可行的敏感性较高的检测手段。

基于高频双频SSVEP的脑-机接口编码方法研究

目的通过高频刺激提升基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑-机接口(BCI)的用户舒适度,同时结合双频编码,克服高频导致的解码准确率下降问题。方法基于25.5~39.6 Hz频率设计了左右视野和棋盘格视觉刺激的2种60指令双频高频编码范式。共采集了13名受试者的数据,针对SSVEP信号进行频域空域特征分析,并根据频域诱发成分优化滤波器组参数。分别采用滤波器组的扩展典型相关分析(eCCA)、集成任务相关成分分析(eTRCA)以及任务判别模式分析(TDCA)等算法进行SSVEP识别以验证范式可行性。结果左右视野和棋盘格范式均成功诱发了稳定的SSVEP,左右视野基频及其谐波信噪比高,互调成分信噪比较弱,而棋盘格2个刺激频率的互调成分f1+f2的信噪比则明显高于30 Hz以上的二次谐波成分,同时还存在f2?f1成分和2f1?f2成分。结合脑地形图可以看出左右视野的f1和f2响应成分分别位于视野的对侧,而棋盘格则均集中于枕区中央。对于脑地形图振幅和信噪比的偏侧,左右视野刺激频率下PO3和PO4信噪比平均值符合对侧响应特征。5fb?1方法为最优滤波器组设置方法,左右视野TDCA的识别正确率最高,而棋盘格eTRCA和TDCA的识别正确率比较差异没有统计学意义(P>0.05),3种算法的信息传输速率均随数据长度的增加先升高后降低。结论设计的双频高频SSVEP-BCI范式能够较好平衡性能和舒适度,为实用性的大指令集BCI设计方法提供依据。

一种多码元时分编码SSVEP-BCI少训练检测算法

稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑-机接口(BCI)是无创脑-机接口研究领域的3种主流范式之一。使用传统SSVEP-BCI有训练算法需预先采集大量被试者的脑电数据用于训练模型,不利于脑-机接口技术的推广。为减少训练数据量,提出了一种基于多码元时分编码的SSVEP-BCI少训练检测算法,利用相同码元刺激在不同码字刺激之间的可复用性,在保证较高的信号识别准确率和信息传输速率的前提下,以少量脑电训练数据即可识别出大量备选目标,有望提升SSVEP-BCI的实际应用价值。