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文檔簡介
1、運動想象(Motor Imagery, MI)訓練是一種新型康復訓練方法。本文借助腦機交互系統(tǒng),通過神經(jīng)反饋的方式,對其增強MI康復訓練效果進行探索。本文首先提出一種MI康復訓練腦機交互系統(tǒng)框架,再就MI腦電信號(Electroencephal ogra-m, EEG)的眼電偽跡(Ocular Artifact, OA)去除算法、特征提取算法以及分類算法的編程實現(xiàn)進行研究,并構建相應功能模塊,組成在線MI康復訓練腦機交互系統(tǒng),并就有無神
2、經(jīng)反饋的情況下,MI訓練的效果作對比研究,對所研發(fā)系統(tǒng)的有效性進行驗證。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴介紹了系統(tǒng)的基本概念、系統(tǒng)的組成以及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,并分析目前該類系統(tǒng)研究中的關鍵技術難題。同時,了解人腦的結構與EEG產(chǎn)生的機理以及MI過程中EEG具有的事件相關去同步/同步(Event-Related Desynchr-onization/ Synchronization, ERD/ERS)現(xiàn)象,以此作研究的理論支撐。⑵提出系
3、統(tǒng)的總體架構以及各模塊應具備的功能,并設計EEG采集方案,介紹采集所需的實驗設備和實驗對象,并提出實驗中需要注意的要點,最后記錄實驗中具體采集情況。⑶提出一種自動去除OA的方法:首先將水平和垂直眼電(ElectroOculogram, EOG)信號按一定比例混疊成一導新的信號,與EEG一起通過改進獨立分量分析(Improved Independent Component Analysis, IICA)算法獲取各導信號的獨立分量,再利用相
4、關系數(shù)自動識別并去除混疊信號獨立分量,最后通過ICA逆變換獲取純凈EEG。⑷EEG的特征提取與分類研究分二個方面展開:先由小波變換獲取EEG的小波能量,再計算相對小波能量作為特征;再構建Logistic分類器對特征進行分類。⑸完成EEG在線分析處理功能,與神經(jīng)反饋功能,實現(xiàn)系統(tǒng)整體構建。最終,該系統(tǒng)既能分析已保存的EEG,又能在線實時處理EEG,并將處理結果轉換成控制信號,完成虛擬人體模型的控制,反饋用戶MI狀態(tài)。在線實驗結果表明該系統(tǒng)
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