基于OpenBCI与OpenViBE的脑机接口设计

以OpenBCI为脑电信号采集平台,OpenViBE为脑电信号分析平台,并以源自大脑感觉运动皮层的μ节律和β节律为基础,采用共空间模式算法作为特征提取方法,结合高斯核支持向量机,研制用于机械臂控制的运动想象脑机接口,并通过实验对信号特征提取方法以及分类算法的效果进行评估。初步实验结果表明,采用共空间模式算法处理后的分类准确率高于表面拉普拉斯空间滤波器,且支持向量机的分类性能优于线性判别分析。本系统的控制准确率达95%以上,可实现机械臂的有效控制。未来的研究将探索如何通过自定义插件来提高OpenViBE的硬件控制功能。 【关键词】脑机接口;脑电信号;OpenBCI;OpenViBE;运动想像     

基于眼电和稳态视觉诱发电位分析的目光跟踪方法

眼动跟踪技术作为人机交互手段和行为检测方法已广泛应用于心理学和认知科学领域的研究,基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口也是一种备受关注的人机交互方法。本研究提出一种结合眼电和稳态视觉诱发电位同步分析的眼睛注视点位置跟踪方法,通过同步检测两种电生理信号:眼电信号(EOG)和脑电信号(EEG)来实现。主要的处理算法有:基于EOG的人机交互算法,包括基线去除、去噪声、角度变换、基准校正等;基于SSVEP的脑-机接口算法,通过典型相关分析法实现。由SSVEP判断出的目标对应的屏幕坐标可以作为眼动分析中基准校正的输入参数。实验结果表明:每0.5 sEOG-HCI可以对注视点位置进行一次识别;每2 sSSVEP-BCI可以对注视目标做一次判别;两者既可以独立运行,也可以协同工作,相比单一信号的人机交互方法,可以缩短判断时间和提高准确率。     

脑机接口的广义核线性判别分析方法研究

针对脑机接口中脑电信号处理,提出了一种基于核方法和广义奇异值分解(GSVD)的广义核线性判别分析(GKLDA)方法,对两类脑电信号进行特征提取。首先在非线性核函数映射的核空间对样本做线性判别分析,针对"小样本采样问题",采用GSVD求解一种非线性空域滤波器。算法验证中,采用BCI竞赛一数据集、竞赛二数据集Ⅳ和竞赛三数据集ⅢB中S4b等3组公开数据,以及一组自行采集的想象左右手运动的数据,同时分别与核共空间模式(KCSP)、核线性判别分析(KDA)、广义判别分析(GDA)进行对比。分类器采用Fisher线性判别分析分类器。所提出的方法针对3组公开数据,正确率分别为93%、77%、80%,自行数据正确率为97%,且优于其他几种核方法。实验结果表明,GKLDA方法是脑机接口中一种新的有效的特征提取方法。     

脑-机交互运动训练的神经反馈方法及康复应用

运动功能是人类存活、劳动及对外交流的必备功能,但常因疾病或意外而受损甚至丧失.脑卒中即是运动功能损伤的疾患典型,已成为我国乃至全世界成年人第一致残疾病.而传统康复训练难以诱导患者主动操控肢体的皮层·肌肉耦合,尤缺镜像神经元与神经可塑机制配合,导致康复效果受限.近年来,采用基于脑-机接口(BCI)等新兴人机交互技术的运动...     

基于PCA和LDA数据降维的脑磁图脑机接口研究

脑磁图(MEG)信号作为一种新的脑-机接口(BCI)输入信号,含有手运动方向的模式信息。通常对MEG信号采用信号处理的特征提取和线性分类,识别率一直难于提高。本文提出用主成分分析(PCA)方法对其进行特征提取,并用线性判别分析(LDA)进行了优化,最后用最近邻非线性分类器进行分类,在分类结果的基础上分析了混淆矩阵。实验结果表明PCA+LDA方法能有效的分析多通道的MEG信号,平均识别率达到了53.0%,优于BCI竞赛Ⅳ的识别率46.9%。     

基于EMD和Hilbert变换的自发脑电信号特征提取

在脑机接口研究中,针对脑电信号的特征提取,提出一种基于EMD的Hilbert变换的方法.在变换过程中根据信号的局部特征自动选择基函数,求得信号在每个时间段的希尔波特谱;以时频窗口内的统计特性作为特征,利用Fisher距离选择最佳特征集输入分类器.最后利用BCI 2003竞赛数据,通过对特征矢量的可分性和识别精度两个指标的评估,表明了所提出方法的有效性.     

双人肢体协作动作运动想象脑电的ERD/ERS特征分析

目的 基于运动想象(motor imagery, MI)的脑机接口(brain computer interface, BCI)一般采用基于单人肢体动作的MI任务范式,诱发的事件相关去同步/同步(event-related desychronization/synchronization, ERD/ERS)模式及对应的可辨识思维类别数较为有限,无法满足BCI对外多指令控制。为此,本文在单人肢体动作MI的基础上引入双人肢体协作动作MI,探索双人肢体协作动作MI的脑电(electroencephalograph, EEG)信号的多脑区ERD/ERS特征。方法 采用自回归模型功率谱估计和事件相关谱扰动方法,对被试者执行单人左/右手动作MI、双人左/右手协作动作MI的EEG数据,进行频率-空间-时间特性对比分析与研究。结果 区别于单人左/右手动作MI,双人左/右手协作动作MI的EEG信号在大脑额叶区出现ERD特征,在感觉运动皮质区出现ERD、ERS特征,特征的频带更宽;感觉运动皮质区的ERD特征出现时间较晚、持续时间更长,且ERD、ERS特征的对比度更大。结论 在相同肢体部位的前提下,双人肢体...     

分合式输液器在临床中的应用效果

临床静脉输液占据了护理人员大部分的护理时间。护理时间是衡量护士工作量的指标,即指护士提供给病人的全部时间,包括直接作用于病人的护理时间和间接作用于病人的护理时间[1]。给病人输液是临床护士的主要工作之一,如何减少护士耗费在输液上的时间,减少其工作量,提高护士工作效率具有重要意义。输液器的质量是保证病人生命安全的重要保障,所以输液器的安全性在临床越来越受到护理人员的关注。现将分合式输液器在临床应用情况报告如下。1资料与方法1.1临床资料根据4所三级甲等医院静脉治疗护理专家讨     

基于Hololens2的可穿戴式P300脑机接口系统设计与评估EI北大核心

肌萎缩性侧索硬化症(ALS)患者往往难以通过语言和行为来表达意图,无法正常地与外部世界沟通,严重影响生活质量。脑机接口(BCI)的方式能够辅助ALS患者与外部世界进行交流而受到广泛的关注,但是可移动性差的设备在使用中给患者带来不便。为了改善BCI系统的便携性,本文提出了一种基于Hololens2的可穿戴式P300字符拼写系统(MR-BCI)。本系统使用Hololens2混合现实设备呈现范式,OpenBCI设备采集脑电信号,Jetson Nano嵌入式计算机处理数据。同时,为了优化系统的性能,本文提出一种轻量化的卷积神经网络方法应用于嵌入式计算机进行实时分类。结果表明,与基于计算机显示器的拼写系统(CS-BCI)相比,MR-BCI诱发的P300振幅增加,离线和在线模式的准确率分别提高1.7%和1.4%,在线模式的信息传输速率提高了0.7 bit/min。本文提出的MR-BCI在保证系统性能的基础上,实现了可穿戴式BCI系统,对BCI的临床应用具有积极的作用。     

基于脑机接口电刺激在脑卒中患者上肢康复中的应用研究

目的 探讨基于脑机接口（BCI)电刺激在脑卒中患者上肢康复训练中的可行性及作用机制。 方法 选取5例脑卒中患者并采用基于BCI电刺激技术对其上肢功能进行康复训练（共训练1次）,观察入选患者康复训练前、后在执行运动想象(MI)任务时的在线准确率（CA）以及事件相关去同步电位（ERD）。 结果 5例入选患者康复训练前执行运动想象任务时的平均在线准确率为50.70%,康复训练后其在线准确率提升至58.94%;康复训练前2例患者两侧中央运动区均表现ERD特征,康复训练后该2例患者两侧中央运动区ERD特征较治疗前明显增强,并且患侧中央运动区ERD特征亦明显强于健侧中央运动区,1例脑卒中患者在训练前无明显ERD特征,经康复训练后患侧中央运动区表现出ERD特征,另外2例患者在康复训练前、后其双侧中央运动区均无明显ERD特征。 结论 基于BCI电刺激技术对促进脑卒中患者上肢功能恢复具有显著疗效,其治疗机制可能与促进患侧运动相关脑区激活有关。