利用经颅电刺激提高基于视觉诱发电位脑机接口性能的研究

发布时间:2017-04-23 17:00

  本文关键词:利用经颅电刺激提高基于视觉诱发电位脑机接口性能的研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:脑机接口技术实现了人脑与外部设备或环境直接的信息交流与控制,它作为一种新颖的人机交互方式引发了全球的研究热潮。但是总体上基于脑电信号的脑机接口的性能并不理想,面临着信息传输率低,分类正确率低等诸多难题。目前,国内外的研究主要从信号处理以及实验范式两个方向去挖掘和利用更多的脑部信息以提高脑机接口的性能。近期,神经调节方式开始引起研究者的关注,神经调节可以调节大脑活性,改善大脑信号源的响应,从而有望从根本上提高脑机接口的信号质量。受此启发,本文采用了经颅电刺激这种神经调节技术,期待为基于视觉刺激的两种脑机接口带来性能的提升。本文主要的工作如下:首先,本文关注了传输率较高的基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口,由于视觉诱发电位在低频以及中高频中对视觉刺激的响应的差异较大,本文分别从低频稳态视觉诱发电位和高频稳态视觉诱发电位两个部分进行研究。根据现有对视觉诱发电位的影响因素的研究,本文做出假设:经颅交流电刺激(tACS)能够增强稳态视觉诱发电位类脑机接口的性能,通过六位受试者进行间隔48小时以上的两组实验(实验组与对照组),本文得出经颅交流电刺激对于低频稳态视觉诱发电位脑机接口性能增强具有统计显著性,同时表明经颅交流电刺激对与其刺激频率相近的视觉刺激的稳态视觉诱发电位的增强更强。对高频稳态视觉诱发电位脑机接口进行相似的实验,六名受试者的实验结果中脑机接口性能提升并没有统计显著性。然后,本文又针对经颅电刺激对P300脑机接口性能影响进行了研究。由于P300脑机接口与稳态视觉诱发电位脑机接口的产生机制的差异,针对P300的脑机接口性能提升,本文采用了经颅直流电刺激(tDCS)对相关脑区的活性进行调节,通过四位受试者的预实验表明经颅直流电刺激对于P300脑机接口性能的提升具有统计显著性。另外,本文简单介绍了经移植视觉诱发电位实验平台,其实现了脑机接口控制轮椅的基本功能,同时初步考查了经颅电刺激对于受试者的操作准确性的影响。本论文的主旨是通过理论与实验数据结合,为提高脑机接口的分类正确率以及其综合性能进行相关的研究,从而使脑机接口更利于实际的临床等应用中。
【关键词】:脑机接口 稳态视觉诱发电位 P300 经颅直流电刺激 经颅交流电刺激
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:R318;TN911.7
【目录】:
  • 摘要6-8
  • ABSTRACT8-15
  • 第一章 绪论15-25
  • 1.1 课题来源15
  • 1.2 研究背景与意义15-17
  • 1.3 研究现状17-22
  • 1.3.1 脑机接口的研究现状17-20
  • 1.3.2 大脑神经调节的研究现状20-22
  • 1.4 本文主要研究内容与章节安排22-25
  • 第二章 经颅电刺激对于低频SSVEP的增强25-43
  • 2.1 脑电tACS对SSVEP增强的机理25-30
  • 2.1.1 SSVEP机理简介25-28
  • 2.1.2 tACS调节机理28-30
  • 2.2 实验平台及实验范式介绍30-34
  • 2.3 实验处理算法34-36
  • 2.4 实验结果与分析36-40
  • 2.5 本章小结40-43
  • 第三章 经颅电刺激对于高频SSVEP的增强43-57
  • 3.1 高频SSVEP研究介绍43-44
  • 3.2 高频光源刺激平台构建及实验范式44-47
  • 3.3 实验数据模式提取算法47-49
  • 3.4 实验结果及分析49-56
  • 3.5 本章小结56-57
  • 第四章 经颅电刺激对于视觉类P300的增强57-77
  • 4.1 P300脑机接口机理57-60
  • 4.2 tDCS神经调节作用机理60-62
  • 4.3 tDCS对于P300脑机接口增强实验62-66
  • 4.3.1 实验平台构建62-65
  • 4.3.2 实验范式65-66
  • 4.4 P300特征提取算法66-68
  • 4.4.1 叠加平均的方法66-67
  • 4.4.2 CSP方法67-68
  • 4.5 P300特征分类算法68-71
  • 4.5.1 逐步判别分析算法68-69
  • 4.5.2 支持向量机69-71
  • 4.6 实验结果及讨论71-75
  • 4.7 本章小结75-77
  • 第五章 脑机接口的应用77-83
  • 5.1 SSVEP脑机接口移动应用平台介绍77-82
  • 5.1.1 应用平台系统结构77-80
  • 5.1.2 应用平台使用操作80-81
  • 5.1.3 实际应用测试81-82
  • 5.2 本章小结82-83
  • 第六章 结束语83-85
  • 6.1 全文工作总结83-84
  • 6.2 后续研究工作及展望84-85
  • 参考文献85-91
  • 致谢91-93
  • 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文93

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