自發(fā)式多分類腦機(jī)協(xié)同控制方法研究.pdf

1、腦機(jī)接口（brain-computer interface, BCI）是一種不依賴外周神經(jīng)與肌肉，利用大腦思維直接與外界進(jìn)行通訊和控制的新型人機(jī)交互技術(shù)。基于運(yùn)動(dòng)想象（motor imagery, MI）的自發(fā)式BCI是該領(lǐng)域中的重要研究分支之一，具有響應(yīng)速度快、自主性高等優(yōu)點(diǎn)，常被用于各類康復(fù)助殘?jiān)O(shè)備的在線控制。受腦電信號(hào)（electroencephalography, EEG）空間分辨率低的限制，目前BCI可識(shí)別的MI任務(wù)類別有限，

2、相比于其它類型的BCI范式輸出指令數(shù)目較少，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)外部設(shè)備的多自由度控制。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出了一種基于序列編碼方法的多分類MI-BCI設(shè)計(jì)方法，并將其應(yīng)用于機(jī)器人、機(jī)械手臂以及輪椅的實(shí)際控制，提高了MI-BCI范式在多自由度控制場(chǎng)合中操控性能。本文的主要研究工作如下：
　　基于序列編碼的多分類MI-BCI設(shè)計(jì)方法研究。為了提高M(jìn)I-BCI的輸出指令數(shù)目，我們提出了一種序列編碼多分類BCI設(shè)計(jì)方法。該方法采用類似于摩斯電碼的

3、設(shè)計(jì)原理，需要被試按照規(guī)定的編碼序列執(zhí)行左/右手MI任務(wù)或保持空閑狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)新的序列MI任務(wù)。序列MI任務(wù)的不同編碼方式將映射成最終的輸出指令。利用上述方法，長(zhǎng)度為N的序列MI任務(wù)可以編碼實(shí)現(xiàn)2×(2N-1)個(gè)不同的輸出指令。本文采用長(zhǎng)度為2的序列MI任務(wù)實(shí)現(xiàn)了6分類MI-BCI范式，并選取4名健康被試進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證序列編碼設(shè)計(jì)方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于序列編碼的6分類MI-BCI的平均分類準(zhǔn)確率達(dá)到了89.4％，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了隨機(jī)選擇

4、概率16.7%。同時(shí)，系統(tǒng)的卡帕系數(shù)和通量分別達(dá)到了0.88±0.060和23.5bpm，高于目前多數(shù)MI-BCI范式的通訊速率。上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了本文所提出的方法不但有效地提高了BCI系統(tǒng)的輸出指令數(shù)目，而且能保持較高的分類準(zhǔn)確率。
　　基于序列編碼MI-BCI范式的機(jī)器人控制技術(shù)研究。為了驗(yàn)證基于序列編碼MI-BCI范式的可用性，我們將其應(yīng)用于真實(shí)對(duì)象的實(shí)際控制中。首先，我們利用單分類MI任務(wù)進(jìn)行長(zhǎng)度為2的序列編碼，設(shè)計(jì)了2分

5、類序列MI-BCI范式，并且成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)真實(shí)機(jī)器人前進(jìn)/停止、左/右轉(zhuǎn)彎等運(yùn)動(dòng)功能控制。4名被試參與了本實(shí)驗(yàn)，其中2分類序列MI任務(wù)的平均在線分類準(zhǔn)確率為90.4%，平均響應(yīng)時(shí)間為5.0秒。在機(jī)器人行走控制實(shí)驗(yàn)中，4名被試完成一次從初始位置到目標(biāo)位置的行走任務(wù)平均花費(fèi)139.4秒，輸出的控制指令數(shù)平均為11.9個(gè)。隨后，我們將左/右手2類MI任務(wù)進(jìn)行長(zhǎng)度為2的序列編碼，設(shè)計(jì)了6分類BCI范式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)真實(shí)三關(guān)節(jié)機(jī)械手臂的在線控制，并能夠

6、成功完成物體抓取任務(wù)。4名被試平均花費(fèi)39.1秒完成一次物體抓取任務(wù)，需要平均輸出6.1個(gè)控制指令。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們提出的序列編碼多分類BCI設(shè)計(jì)方法具有較好的適用性，能夠有效實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)外部設(shè)備的多自由運(yùn)動(dòng)控制。
　　序列MI任務(wù)的異步檢測(cè)與腦控輪椅控制方法研究。為了提高BCI范式的異步操控性能，本文提出了一種異步序列MI任務(wù)設(shè)計(jì)與檢測(cè)方法，并以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了4分類異步BCI范式，用于對(duì)真實(shí)智能輪椅的實(shí)際控制。在異步檢測(cè)算法中，B

7、CI利用模板匹配算法識(shí)別被試MI任務(wù)的開始、停止以及轉(zhuǎn)換狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)序列MI任務(wù)的異步檢測(cè)。利用這一方法，被試可以不受系統(tǒng)提示信息的約束，自主決定序列MI任務(wù)的執(zhí)行過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)外部設(shè)備的異步控制。4名被試參加了本實(shí)驗(yàn)，在線仿真實(shí)驗(yàn)中，4類序列MI任務(wù)的平均正確檢出率達(dá)到了90.7%。隨后，我們將所設(shè)計(jì)的BCI范式應(yīng)用于智能輪椅控制之中，驗(yàn)證異步序列編碼設(shè)計(jì)方法在實(shí)際控制中的可行性和有效性。實(shí)驗(yàn)中，全部被試都能夠控制輪椅執(zhí)行前進(jìn)/停止，左

8、/右轉(zhuǎn)彎和加速減速這6項(xiàng)功能，并在安置有障礙物的室內(nèi)環(huán)境中順利完成所規(guī)定的控制任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明異步序列MI設(shè)計(jì)方法在提高BCI系統(tǒng)輸出指令數(shù)目的同時(shí)，還可以提高對(duì)外部設(shè)備的異步控制性能，進(jìn)一步拓展了序列MI編碼方法的應(yīng)用范圍。
　　基于多尺度時(shí)間窗口的序列MI任務(wù)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)。為了提高序列MI任務(wù)的檢測(cè)速度，本文還提出了一種基于多尺度時(shí)間窗口的序列MI分類算法。在該方法中，我們選取了從600-2000ms長(zhǎng)度范圍內(nèi)的8個(gè)不同時(shí)間

9、窗口對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行特征提取和分類，并分別計(jì)算不同時(shí)間窗口分類結(jié)果的置信度。根據(jù)置信度值的大小，分類器對(duì)所有分類結(jié)果進(jìn)行加權(quán)得到最終的MI分類結(jié)果。利用多尺度時(shí)間窗口分類算法，在同等分類準(zhǔn)確率情況下，序列MI任務(wù)模板匹配響應(yīng)速度相比于傳統(tǒng)單一長(zhǎng)度時(shí)間窗口方法增加了11.4%，而在同等響應(yīng)時(shí)間條件下，MI任務(wù)分類準(zhǔn)確率提高了4.2%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于多尺度時(shí)間窗口分類算法能夠在保證較高分類準(zhǔn)確率的情況下，提高序列MI任務(wù)的檢測(cè)速度。