【摘 要】
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随着脑科学与神经科学的发展和进步,能够在计算机和大脑之间建立物理上的直接联系的脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）受到越来越多的人的关注。由于运动是人最基本的活动,运动意图的产生与识别在个体日常生活中更是无时无刻都在发生。解码脑电信号的运动意图,在医疗康复等方面可以发挥巨大作用。但是因为脑电信号本身空间分辨率低的特点,极大限制了对运动意图的分类精度。本文以基于脑电皮
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随着脑科学与神经科学的发展和进步,能够在计算机和大脑之间建立物理上的直接联系的脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）受到越来越多的人的关注。由于运动是人最基本的活动,运动意图的产生与识别在个体日常生活中更是无时无刻都在发生。解码脑电信号的运动意图,在医疗康复等方面可以发挥巨大作用。但是因为脑电信号本身空间分辨率低的特点,极大限制了对运动意图的分类精度。本文以基于脑电皮层源信号的运动意图识别方法和应用为主题,提出了基于大脑皮层源的运动意图识别算法、基于皮层感兴趣区域（Region Of Interest,ROI）的运动意图识别方法和基于并利用Psychophysics Toolbox设计并采集脑电运动想象数据,验证本文提出的运动意图解码算法。主要研究内容如下:1.提出一种基于脑电源成像和共空间模式分析的脑电运动意图识别方法,即ESCSP算法模型。针对EEG信号因为容积导体效应导致空间分辨率低的特点,本文采用加权最小范数估计（weighted Minimum Norm Estimates,w MNE）的算法将EEG信号在大脑皮层的源空间重构。针对出现的空间中源的数量增多后,大部分与运动意图联系不强的情况,本文对皮层空间的源进行了一次初始的划分和两次根据被试数据特征的选择。最终根据被试本身脑电信号的状况,选择在不同任务的功率上具有明显差距的源或者功率最高的前n个源。提取选定源的时间序列,按照共空间模式分析（Common Spatial Pattern,CSP）提取对应选定源的特征值,训练分类模型,实现分类任务,区别于从原始脑电中直接提取CSP特征的方法,该方法可以减少容积导体效应带来的空间分辨率不足的缺陷,具有较强可行性和发展前景。同时在Open BMI和Same Limb数据集上验证了自身的优越性。2.提出了一种基于大脑皮层ROI与集成学习的运动意图识别方法,同样针对脑电源信号固有的空间分辨率低的特点,采用w MNE的算法将EEG信号在大脑皮层的源空间重构,在源的选择上,摒弃上一种只选择单个的源的方法,通过选用整片感兴趣区域的方法来划分,更符合大脑皮层活跃时的状态,即整片的皮层都是同质化的,非单个源的活动发出运动意图的脑电信号。同时本文采用数据自驱动的方法,利用被试休息状态下的数据集划分sub-ROIs,减少了手动划分所产生的偶然性。再通过集成学习来选择分类效果较好的sub-ROIs,将它们的CSP特征值导入LDA分类器进行训练,同时,此处提到的算法在Open BMI数据集和Same Limb数据集上也都取得了高于传统CSP分类算法的分类精度。3.基于实验室环境的数据采集系统及应用,通过在实验室对数据集的采集,解决目前的脑电实验分类任务越来越多样化的,以往一些传统的脑电数据集可能难以满足研究人员自身的需求的问题。因此,本文利用Psychophysics工具箱设计并采集运动想象数据,验证本文在第三四章提出运动意图解码的算法分类精度和模型的泛化能力,并对实验室采集的数据结果进行对比和分析。
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