“腦-計算機”系統(tǒng)中腦電信號分類與腦電信號模型研究.pdf

1、“腦-計算機”系統(tǒng)(brain-computerinterface，BCI)是用人的意愿實現(xiàn)人腦與計算機或其他電子設備通訊和控制的系統(tǒng)。BCI的研究涉及認知活動產(chǎn)生的神經(jīng)生理學機制，涉及腦神經(jīng)系統(tǒng)中神經(jīng)元、神經(jīng)元群和神經(jīng)網(wǎng)絡等各個層面，其中，腦電信號(electroencephalograph，EEG)的分類和腦電信號模型的研究扮演著重要角色。 本文針對“腦-計算機”系統(tǒng)的綜合設計問題，基于計算智能的理論和方法，對EEG展開分析

2、，研究了EEG模式的分類和識別問題，并試圖建立產(chǎn)生事件相關(guān)腦電的模型，所取得的主要研究成果如下： (1)腦電信號的高時-頻分辨率分析方法論文提出一種事件相關(guān)腦電的高時-頻分辨率分析(HighTime-FrequencyResolutionAnalysis，HTFRA)方法。此方法將腦電信號分解為最匹配于信號結(jié)構(gòu)的時頻原子的和，結(jié)合遺傳算法尋求最優(yōu)的時頻原子，并用維格納-威爾分布(Wigner-VilleDistribution，

3、WVD)導出信號不存在交叉項的時-頻表示。對仿真信號和“腦-計算機”系統(tǒng)中腦電信號采用傳統(tǒng)的短時付氏變換、Wigner-Ville分布、小波變換及HTFRA求時頻能量分布，結(jié)果顯示：HTFRA較傳統(tǒng)的方法更清晰地反映信號在時頻域內(nèi)的能量變化。 (2)用于腦電信號分類的自適應生長型神經(jīng)網(wǎng)絡論文針對腦電信號的特點創(chuàng)建了自適應生長型神經(jīng)網(wǎng)絡(AdaptiveGrowthNeuralNetwork，AGNN)模型，一種可用于“腦-計算機

4、”系統(tǒng)中腦電信號分類的模型。AGNN從一個輸入節(jié)點開始學習，根據(jù)外部規(guī)則調(diào)節(jié)神經(jīng)元的權(quán)值，并逐漸增加新的輸入節(jié)點及新的隱神經(jīng)元。構(gòu)造出的AGNN是一個窄而深的網(wǎng)絡，有接近最小數(shù)目的輸入神經(jīng)元、隱神經(jīng)元及網(wǎng)絡連接，能有效地防止網(wǎng)絡的過擬合。網(wǎng)絡的計算成本低，學習速度快。 在奧地利Graz科技大學的“腦-計算機”實驗中，被試者根據(jù)聲音和箭頭的提示想象左手或右手運動，通過置于感覺運動區(qū)附近的電極提取腦電信號，經(jīng)模式識別后控制屏幕上進度

5、條向左或向右移動。用基于高時-頻分辨率分析的特征提取方法和AGNN分類模型，對Graz科技大學通過互聯(lián)網(wǎng)提供的4名被試者共1360次時程為7s～9s的腦電信號進行分類，正確率均在90％以上。 (3)事件相關(guān)腦電去同步化和同步化(ERD/ERS)的神經(jīng)元群模型的建立論文提出了基于丘腦-皮層網(wǎng)絡的神經(jīng)元群模型以研究被試者在某種認知狀態(tài)下腦功能區(qū)的連接狀態(tài)。模型包括三個模塊，分別對應腦電頭皮電極C3,Cz,C4記錄的三個皮質(zhì)區(qū)。模型外

6、部輸入包括用高斯白噪聲表示的上行傳入感受器信號、用直流偏移表示的皮質(zhì)對丘腦的興奮性輸入、用指數(shù)衰減表示的來自腦干和前腦基底神經(jīng)元的調(diào)制信號，模型輸出的興奮性神經(jīng)元群的平均膜電位代表局部腦電電位。改變模型輸入，進行多次仿真試驗并進行線性和非線性分析。仿真結(jié)果顯示了與實際“腦-計算機”系統(tǒng)實驗一致的事件相關(guān)去同步化和同步化現(xiàn)象；模型中功能相近的區(qū)域間有更強的耦合，隨著耦合強度的增加，輸出信號間的相關(guān)性和同步性均增加。 本文在以上工作

7、的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了虛擬的“腦-計算機”系統(tǒng)(BCI)。該系統(tǒng)采用高時-頻分辨率分析方法和自適應生長型神經(jīng)網(wǎng)絡區(qū)分左右手想象運動時的腦電信號，用分類器的輸出控制進度條的移動，設計了BCI的動態(tài)演示過程。采用互信息技術(shù)評價BCI的性能，并與國際BCI競賽的結(jié)果進行了比較，顯示了本文方法的有效性。 本文的研究工作在提高“腦-計算機”系統(tǒng)的可靠性和有效性、促進神經(jīng)科學和認知科學領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究、增進對神經(jīng)系統(tǒng)的了解以助于開發(fā)新技術(shù)以再生腦等