基于触觉P300的脑控下肢康复机器人

基于P300信号的脑机接口技术在康复医疗领域具有广阔的应用前景,但P300信号的诱发方式多为视听刺激诱发,容易导致患者视听疲劳,同时也限制了视听障碍患者的使用。针对这些不足,设计一种基于触觉P300的脑控下肢康复机器人系统,在被试的左右食指处各放置一个振动器,通过调整左右手振动器的刺激间隔、刺激时长及刺激比例让P300信号更容易诱发和区分;利用共空间模式算法和支持向量机对信号进行特征提取和分类。被试通过选择关注左手或右手的振动刺激输出不同指令,从而控制下肢康复机器人进行相应动作。实验证明,被试通过感受振动刺激可以轻松诱发脑电中的P300信号,在不进行P300信号平均叠加的条件下,分类准确率为86.50%,既保证了较高的分类准确率,又缩短了指令输出时间。每位被试均可通过下肢康复系统顺利完成训练任务,证明了该方法的可行性。

用于脑-机接口P300实验的支持向量机分类方法

脑-机接口(BCI)技术利用脑电来实现无动作的人机交互。P300字符拼写范式是利用脑电信号实现文字选择输入的一种重要BCI实验范式,它通过对EEG中的P300信号的检测和识别,来推断试验对象(被试)对字母的注意选择。以2005年脑-机接口竞赛中的一组P300字符拼写实验数据为处理对象,采用支持向量机(SVM)的机器学习方法进行算法设计,对信号通道进行了筛选,并采用较少的EEG通道数据进行处理。另外,通过调整参与训练的数据集大小,扩大了SVM中参数的取值范围,更有利于分类器设计。通过上述策略,提高了该BCI实验范式中的系统总体分类精度。上述方法对于测试集字符最佳识别正确率可达到89%,相比于我们参加该届竞赛时所用的线性分类器(LDA),字符识别正确率提高了3%。