基于脑电的脑-计算机接口在线异步系统研究

摘要

脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）系统提取来自大脑的信号并进行处理，转换成机器指令来控制计算机，让使用者能够直接用大脑来操控外部设备。本论文尝试研究和开发基于脑电的异步型在线脑机接口系统。用户使用该系统，能够通过左右手运动想象随意对光标进行一维控制。论文主要完成了以下四个工作：
　　首先通过处理第三届脑机接口大赛的数据，确定了数据处理的生理基础（μ和β节律的事件相关去同步与事件相关同步现象，Event-Related Desynchronization/Synchronization，ERD/ERS）。接着通过研究第四届脑机接口大赛的数据，针对异步型脑电数据的特点，确定了提取数据特征的方法（共空间模式，Common Spatial Pattern，CSP）、分类器的选择（支持向量机，Support Vector Machine，SVM）以及空闲态的检测流程。同时进一步研究了空闲态检测过程中的阈值确定问题，并针对在线异步系统的开发需要确定了一套有效的阈值确定工具（接收特性曲线，Receiver-Operating Characteristic Curve，ROC）。然后在实验室的同步脑机接口系统平台上开发出了异步型系统，即将离线研究时所确定的特征提取方法、分类器选择以及空闲态检测算法集成进了系统的软件平台，并且加入了一定的时间机制以实现异步的工作方式。最后通过被试使用该异步型在线系统，评测了系统的性能，并提出了可能的改进方向。

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第一章 绪论

1.1 脑机接口的研究背景

1.2 脑机接口的原理

1.3 脑机接口的分类和发展现状

1.4 本文所要解决的问题

1.5 结构安排

第二章 神经生理学背景

2.1 事件相关去同步化和同步化活动

2.2 空闲状态时的神经生理学基础

2.3 本章小结

第三章 脑机接口异步系统的离线研究

3.1 空闲态检测算法的研究

3.2 用于在线空闲态检测算法参数的离线确定

3.3 本章小结

第四章 脑机接口异步系统的在线搭建

4.1 硬件平台

4.2 软件平台

4.3 实验范式

4.4 在线特征提取与连续分类器实现

4.5 异步的实现机制

4.6 本章小结

第五章 脑机接口在线异步系统性能分析

5.1 系统性能

5.2 值得改进的方向

第六章 结论和展望

6.1 结论

6.2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间取得的成果