基于视觉诱发电位的脑机接口实验研究

脑机接口（brain-computer interface, BCI）是近十年发展起来的一种新颖的人机接口方式。它是不依赖于脑的正常输出通路（外周神经系统及肌肉组织）的脑-机（计算机或其它装置）通讯系统。脑机接口的一个重要用途是为那些思维正常但有严重运动障碍的患者提供语言交流和环境控制途径，提高其生存质量。脑机接口技术在工业、航空、军事等领域也有潜在的应用价值。它正成为脑科学、康复工程、生物医学工程及人机自动控制研究领域的一个研究热点。目前，脑机接口的研究正处于发展阶段，现有的脑机接口系统还存在通讯速度低、效果不稳定等技术障碍。 本文开展了基于视觉诱发电位信号的脑机接口研究。视觉诱发电位是神经系统接受视觉刺激所产生的特定电活动，发生于特定的时间及特定的部位，相对比较容易检测，适合于脑机接口应用。只要使用者视觉功能正常，就可以利用视觉诱发电位信号实现脑机接口。采用该方法，使用者无需训练或只需少量训练。 目前，基于稳态视觉诱发电位的脑机接口技术已有研究。针对稳态视觉诱发电位用于脑机接口的局限性，本文首次提出并探索了采用瞬态视觉诱发电位实现脑机接口的方法。该方法是一种新的脑机接口技术，是对现有技术的一个有益补充。 基于视觉的基本特性，阐述了视觉诱发电位用于脑机接口的原理，并利用计算机软件编程的方式在计算机监视器上设计了脑机接口视觉刺激器。屏幕上多个闪烁的视觉刺激模块代表脑机接口的多种可能选择，受试者通过注视其中一个模块，作出选择或控制。本文提出了一种新的同频次复合刺激方法，当屏幕上同时存在多个刺激模块时，该方法能提高刺激效率，特别适于瞬态诱发电位脑机接口应用。 利用双计算机和Active One生理信号测量系统建立了一个基于视觉诱发电位的脑机接口实验系统。本研究采用头皮电极记录枕部的皮层视觉诱发电位，该记录方式无创，容易被人接受。 本文研究了采用小波变换提取强噪声背景下视觉诱发电位的方法。根据诱发电位信号及背景噪声不同的时频分布特征，设计了小波时频滤波器，结合少量次的累加平均，可以有效地提高信噪比，实验结果表明，大约只需9-25次视觉刺激数据，就可以提取出波形特征显著的视觉诱发电位信号，有利于提高脑机接口的通讯准确性和速度。 本文提出了在小波变换域中特征向量的提取方法，该方法有效地实现了信号的去噪、降维和特征提取，是一种适合脑机接口应用的提取瞬态视觉诱发电位特征的方法。 本文提出了三种产生脑机接口控制信号的方法： （1） 基于时域波形特征的信号识别方法； （2） 基于特征向量数量积的线性判别方法； （3） 基于神经网络的VEP模糊识别方法。 实验表明，采用小波变换域的特征向量以及基于神经网络的VEP模糊识别方法来识别视觉诱发电位，产生脑机接口的控制信号，是一种有效的并且易实现的适用于脑机接口的信号模式识别方法。 本文对刺激模块的颜色、大小、闪烁频率等不同因素对视觉诱发电位信号的影响进行了相关的实验研究，通过实验及理论分析，得出了对设计脑机接口视觉刺激器有参考价值的结论。 作者成功地开展了脑机接口实验。研究结果表明，采用本文提出的方法实现脑机接口，能够达到比较高的通讯速率。离线数据分析表明，当脑机接口实验有12个可选择的项目时，最高通讯速率超过每分钟40比特，而目前国际上的大多数脑机接口系统的最高通讯速率为每分钟10-25比特。实验证明了本文提出的脑机接口视觉刺激器及实验系统的设计是成功的，同时验证了作者所提出的视觉诱发电位信号的提取方法及识别方法的有效性。 综上所述，采用瞬态视觉诱发电位实现脑机接口的方法是切实可行的。本文提出的视觉刺激方法以及信号提取与识别算法，为最终实现脑机接口应用奠定了比较坚实的理论和实验基础。