运动相关思维诱发脑电信息解码与应用综述

运动是人类日常思维与活动最基本、最重要的必需功能之一,各式动作通过神经系统调节肌肉收缩或舒张得以实现。研究运动相关思维诱发大脑神经生理活动信息不仅可深入揭示脑认知与行为的内在神经原理和调控机制,还能为研究开发新型脑-机接口(BCI)系统、更有效辅助运动障碍患者功能康复提供关键科学依据与创新设计思路,具有显见的学术意义和应用价值。主要综述了运动想象(MI)与运动执行(ME)思维所诱发不同脑电(EEG)神经生理特征的异同;重点回顾了基于运动相关思维EEG信息解码BCI在运动意图检测、特定局部肢体运动分类及参数解码与应用的最新研究进展;分析了阻碍其发展的技术难点并探讨了可能化解思路及展望了其未来前景;以期促进相关BCI技术的深入研究与开发应用。     

基于小波包和熵准则的最优频段提取方法

为实现运动功能障碍患者的运动意愿和基于脑机接口技术的实际康复运动的一致性,进一步改善康复效果,以想象右手食指屈伸运动为例,对身体相同或相近部位的不同运动想象方式产生的脑电信号(记为EEGs)的特征提取方法进行研究。针对食指屈伸运动想象EEGs的事件相关去同步化现象(event-related desynchronization,ERD)不显著及发生的时间及频段的个体差异等特点,提出了基于小波包和熵准则的最优频段提取方法。该方法首先利用小波包分析对右手食指屈、伸运动想象EEGs进行分解;其次,利用熵准则对特征频段的可分度进行度量,从而选取相对明显的频段小波包组合,并以相应的小波包系数构成特征矢量;最后,结合支持向量机实现最优频段的选取。实验结果表明,该特征提取方法能够自适应提取右手食指屈伸运动想象EEGs的ERD现象差异性较大的频段特征,最高分类正确率为81.75%,验证了所提方法的有效性。     

基于TF-CNN与KECA的下肢运动能力评价方法

针对目前老年人和下肢运动疾病患者在运动障碍评定方面缺乏客观、定量标准的问题,提出一种基于迁移学习卷积神经网络(TF-CNN)与核熵成分分析(KECA)相结合的下肢运动能力评估方法。招募50名存在不同程度运动障碍的受试者,分为中年脑卒中后偏瘫组(MG,12例)、老年脑卒中后偏瘫组(EG,12例)及年轻健康组(YG,26例)。首先,采用Vicon MX三维步态采集系统采集50名受试者的步态视频与下肢运动学数据,利用像素自适应分割(PBAS)对步态视频进行预处理,提取步态轮廓图像。然后,通过TF-CNN提取步态轮廓图像的全连接层特征,将其与下肢运动数据在特征层进行融合。最后,利用KECA将融合矩阵映射到低维空间,提取主元子空间,并结合Zscore指标提出了融合步态视频数据与下肢运动学数据的运动障碍评估指标(MAI)。对各组MAI指标进行成对T-test检验表明MAI指标能够准确地对受试各组进行运动能力评定(p0.01);受试者的MAI指标与GARS-M评分的Pearson相关性分析表明,两者显著相关(r=0.92,p0.01)。实验结果证实了所提方法的有效性。     

基于脑功能网络深度学习的车内噪声评价模型

研究并构建了一个结合脑电信号处理与深度学习的车内噪声评价模型,该算法通过自我学习实现脑电信号特征提取,使用同步似然方法构建delta、alpha和beta频段的脑功能网络。将3个频带的脑功能网络扁平化处理后作为输入,通过无监督的堆栈自编码器(RSAE)自主提取脑功能网络的特征。通过几个高阶特征训练前后对比,证实了RSAE自主学习到与噪声评价有关的脑神经特征。最终将RSAE与普遍使用的SVM回归模型进行比较,同时将脑功能网络与传统的基于心理声学声音品质的车内噪声评价进行对比。结果表现,所提出的脑功能网络RSAE模型的平均决定系数高达98.69%,明显优于其他方法。     

功能性电刺激对运动想象皮层活动的影响研究

脑卒中是现代社会运动功能障碍的首要诱因。针对传统被动强化肢体运动康复训练手段单一及训练策略缺乏客观评价参数指导等关键问题,设计了右上肢运动想象融合不同强度功能性电刺激(阈上与阈下及无刺激)的实验任务范式,17名年轻健康右利手被试参与各项任务实验。脑电时频特征及统计学结果显示:刺激与无刺激模式间C3/C4导联α频带能量及CPz导联β频带能量存在显著性统计差异;阈上刺激与阈下刺激α频带能量仅在辅助运动皮层存在显著的激活差异。以上结果初步可证实,MI结合FES的康复训练模式更有助于激活运动皮层;可推论出FES作用能够强化包括辅助和初级运动皮层、感觉运动皮层在内的α节律及感觉运动皮层的β节律皮层神经活动。     

基于小波包熵和支持向量机的运动想象任务分类研究

对运动想象脑电特征进行准确提取和分类是脑-机接口技术研究的重要问题。针对脑电信号非平稳性和非线性特点,提出了一种将小波包熵(WPE)和支持向量机(SVM)相结合的脑电信号识别方法,利用小波包系数能量分布分析脑电时频特性,结合信息熵分析其不确定性和复杂性,并从单次实验中提取运动想象脑电特征;通过支持向量机对特征信号进行分类,采用了一种核函数参数v和误差惩罚因子c的最佳寻优方法,并用互信息(MI)、信噪比(SNR)、最小错分率(MR)等准则对分类器进行评判。测试结果为:想象左右手运动脑电信号识别精度达到90%,M I为0.65 bit,SNR为1.44。结果表明WPE-SVM识别方法能够准确提取脑电本质特征,具有较强的分类性能和抗干扰能力,为大脑运动意识任务分类提供了有效方法,它可以应用于脑-机接口系统中。     

高精度微弱脑电检测数模混合控制芯片系统

针对脑电检测的研究需要,研发了微弱EEG脑电信号采集专用芯片系统。该芯片使用斩波稳定去噪声技术,首先利用2 k Hz的斩波频率对100 Hz以下的EEG信号进行频域隔离,然后利用RRL纹波抑制环路反馈进行调制后位于chopper频率处的主要由失调与低频1/f闪烁噪声引起的纹波电压的抑制;单级斩波放大使用电流复用、亚阈值跨导增强技术对来自EEG传感器的低频(100 Hz)小信号(5~100μV)进行40 d B增益的稳定中频放大;级联S/H电路进行去累积毛刺滤波,配合前面斩波技术,达到整体低噪声性能;VGA/LPF通过改变输入、反馈/负载电容,分别进行增益/带宽的数字调整。EEG-DSP加速芯片实现对多通道采集的控制以及信号处理编码。设计使用SMICRF 180 nm混合工艺,使用Cadence的Spectre软件进行功能前/后仿真,使用Caliber工具进行DRC/LVS的版图验收。最后,对设计芯片进行实际测试,结果表明放大芯片关键性能为:8.1μW/通道、面积6.3 mm2/8通道、0.8μVrms(BW=100 Hz)等效输入噪声;该款自主研发的脑电斩波放大芯片性能达到国内外前列的水平,可进行正确的脑电EEG采集,可应用于可穿戴领域、对后续脑电数据分析具有重要的使用价值。     

脑卒中后抑郁患者脑电信号长时程相关性分析

为调查单侧半球损伤的脑卒中后抑郁患者脑电宽频振荡的长时程相关特性,利用去趋势波动分析这一可量化反映脑电信号长时程相关性的方法,研究了18例脑卒中后抑郁患者(8例左半球受损,10例右半球受损),22例脑卒中后无抑郁患者(12例左半球受损,10例右半球受损)宽频带(0.6~46 Hz)脑电信号在0.2~3 s时间尺度下的长时程相关特性。研究发现,虽然左半球受损抑郁患者较右半球受损患者抑郁情况更为严重,但是仅有右半球受损抑郁患者脑电信号长时程相关性在抑郁相关的脑区有显著性减弱,这暗示了不同半球受损脑卒中患者PSD发生的机制不同,PSD与脑卒中受损部位间存在着复杂的关系。     

低转速对核主泵水力性能影响的试验研究

为研究低转速对水力模型性能的影响,选择了一台核主泵水力模型样机,通过变频改变转速,进行了试验研究,分别对比了核主泵在50 Hz(1495 r/min)、40 Hz(1195 r/min)、30 Hz(895 r/min)3种不同转速下的Q-H、Q-P、Q-η曲线,运用相似比例定律,变换得到相似变换曲线,对比试验和相似变换曲线,得到结果如下:50 Hz时该水力样机的过流部件满足设计要求,其性能曲线具有混流泵的特点,无过载特性,高效区较宽,大流量时具有较高的效率;压水室截面形状对核主泵水力样机性能变化趋势影响有限,决定其性能的主要因素在于叶轮;转速改变时外特性曲线变化趋势相同,但转速降低,扬程下降缓慢,Q-H曲线相对平坦,最大轴功率点向大流量偏移,泵的总体效率下降,最高效率降低,同时高效区变窄。转速降低超过20%相似比例变换公式失效,引入了修正系数对相似变化曲线进行修正。     

转速对AP1000核主泵水力性能影响的试验研究

为研究转速对AP1000核主泵水力性能的影响,制造一台核主泵水力模型样机,通过变频改变转速,进行了试验研究,分别对比了核主泵在50Hz(1495r/min)、40Hz(1195r/min)、30Hz(895r/min)3种不同转速下的Q-H、Q-P、Q-η曲线,运用相似比例定律,变换得到相似变换曲线,对比试验和相似变换曲线,得到结果如下:50Hz时该水力样机的过流部件满足设计要求,其性能曲线具有混流泵的特点,有无过载特性,高效区较宽,大流量时具有较高的效率;压水室截面形状对核主泵水力样机性能变化趋势影响有限,决定其性能的主要因素在于叶轮;转速改变时外特性曲线变化趋势相同,但转速降低,扬程下降缓慢,Q-H曲线相对平坦,最大轴功率点向大流量偏移,泵的总体效率下降,最高效率降低,同时高效区变窄。转速降低超过20%相似比例变换公式失效,引入了修正系数对相似变化曲线进行修正。     

基于小波包变换和聚类分析的脑电信号识别方法

为了实现脑-计算机接口(brain-computer interface,BCI)系统,对大脑C3,C4处采集的二路运动想象脑电信号的特征进行了提取和分类.在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包能量进行特征提取并使用基于马氏距离的线性判别分析进行了左右手运动想象模式分类,结果表明该方法提取的特征向量较好的反映了运动想象脑电信号的事件相关去同步(event-related desynchronization,ERD)和事件相关同步(event-related synchronization,ERS)的变化时程.另外,该方法识别率高,适合脑-计算机接口的应用.     

基于改进共空间模式与视觉反馈的闭环脑机接口

为提高脑卒中等神经损伤患者在下肢康复训练过程中的主动参与度,设计了基于人体下肢运动想象与视觉反馈的在线闭环脑机接口,并建立了基于互相关熵诱导度量与子频带分析的改进共空间模式算法,提高人体下肢运动意图的识别率。针对运动想象脑电信号信噪比低和难以精确识别等问题,在传统共空间模式算法基础上,利用互相关熵诱导度量准则改进其目标函数,实现了目标函数中距离项属性的动态调整,降低对噪声的敏感性,提高算法鲁棒性;利用脑电信号不同频段蕴含信息不同的特点,使用9个子频带滤波器对信号进行滤波,对每个子频带信号分别提取特征,并进行特征融合,建立基于互相关熵诱导度量与子频带分析的改进共空间模式算法。其次,基于人体下肢运动想象的脑控试验范式,收集下肢运动想象(空想、脚动和腿动)的脑电数据,采用支持向量机(SVM)建立分类模型,优化设计模型参数。在上述研究基础上,建立了以改进共空间模式为特征提取算法,SVM为分类器的脑机接口。进而,在被试执行运动想象的同时,通过虚拟现实场景中虚拟人物的肢体动作给予用户视觉反馈,构建了闭环的脑机交互系统。通过试验验证了改进共空间模式算法的有效性和闭环脑机接口的可行性,初步实现了闭环脑机交互接口。     

基于多特征卷积神经网路的运动想象脑电信号分析及意图识别

为了准确提取个体运动想象脑电信号的最优时段和频段特征以及有效提高其分类准确率,结合卷积神经网络和集成分类方法提出一种多特征卷积神经网络(MFCNN)算法,对运动想象脑电信号进行分类识别。首先对脑电信号进行预处理,然后将原始信号、能量特征、功率谱特征以及融合特征分别输入到卷积神经网络中得到其训练模型,最后通过加权投票的集成分类方法得到最终的分类结果。并利用2008年BCI竞赛Datasets 2b数据集和实测数据对所提出的方法进行实验分析。结果表明,所提的MFCNN方法可有效提高运动想象识别率,实验中所有受试者的平均分类正确率和平均Kappa值分别为78.6%和0.57,为运动想象类脑机接口的应用提供了新的思路和方法。     

基于频带能量归一化和SVM-RFE的ECoG分类

针对基于运动想象(左手小手指和舌头)的皮层脑电(electrocortieographic,ECoG)信号的分类问题,对BC12005竞赛数据集Ⅰ中的ECoG信号使用频带能量(band power,BP)归一化算法提取运动相关电位(movement related potential,MRP)、μ节律和β节律的频带能量作为特征.针对特征提取后维数较高的问题,使用基于支持向量机的回归特征消去(support vector machinerecursive feature elimination,SVM-RFE)算法进行特征选择,通过对训练数据集使用lO段交叉验证(cross validation,CV)的方法寻找最佳特征组合,确定特征在维数为6时具有最低平均识别错误率,对测试数据集采用同样的方法和同样的组合进行特征提取,并使用线性支持向量机进行分类,分类正确率可以达到93%.     

基于VMD与多特征融合的齿轮故障诊断方法

针对实际中工况复杂难以提取齿轮故障特征频率的问题,提出一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与多特征融合的齿轮故障诊断方法。首先,对机械振动信号进行VMD分解并得到一系列的模态,其次,计算高频段的前4个模态的排列熵(Permutation Entropy,PE)和能量,最后,将排列熵和能量构成的高维特征向量作为最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)的输入,对齿轮故障类型进行模式识别。试验结果表明:VMD可以较好地将复杂多分量信号各成分分开;排列熵和能量特征可以从不同尺度揭示齿轮故障信息;基于VMD与多特征融合的智能故障诊断方法识别精度高,可以为齿轮故障预警和严重程度提供参考。     

脑电信号的混沌分析和小波包变换特征提取算法

针对脑电(EEG)信号的手部动作模式信息处理,提出一种混沌分析和小波包变换相结合的特征提取方法.用眼动辅助来采集手部动作时的脑电信号,对采集的C3、C4 、P3和P4脑电信号消噪后分别用混沌分析和小波包变换的方法进行特征提取,前者提取混沌特征的最大Lyapunov指数和关联维数,组成8维向量;后者提取脑电信号的4种特征节律波,分别计算其相对能量,组成16维向量;最后把两种方法提取的向量组成24维特征向量,输入SVM分类器,实现基于EEG信号的手部动作模式的识别.对不同个体上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的识别实验表明,平均识别率均在80%以上,明显优于其他方法识别的结果.     

基于小波分析的螺栓联接结构的动态特性分析

利用小波包分析技术提取敲击状态下搭接梁螺栓联接结构包含某一固有频率的振动加速度信号,根据该频段信号的连续小波变换(CWT,1-D Continuous Wavelets)分析螺栓联接结构随着预紧力变化的动态特性.首先基于Premax大型数据采集与分析系统搭建实验平台;之后根据振动信号的时频特性选取(320～480)Hz作为分析频段并进行单支重构;然后对不同连接状况下在该频段的时域信号进行一维连续小波变换.分析结果发现螺栓松动变化与其结构的动态特性密切相关,在敲击下,预紧力越小,信号衰减越快,其结构阻尼越大,表示联接结构的能量耗散增大,系统非线性增强.     

基于HHT和SVM的运动想象脑电识别

对运动想象脑电信号(EEG)分类识别是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题。本文通过经验模式分解(EMD)将EEG分解为一系列内蕴模式函数(IMF),并对重要IMF的瞬时幅度提取AR模型参数,同时对所有的IMF进行Hilbert变换(HT)得到Hilbert谱,进而求得瞬时能量(IE)。将得到的AR参数和IE,结合时域均值和中值绝对偏差估计(MAD),组成初始特征,然后利用经遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)进行分类,得到识别结果。对2008年BCI CompetitionⅣDataset 1中想象左手和脚运动的两组数据进行识别,在仅仅使用少数通道的情况下,识别正确率分别达到84.7%和85.8%,初步验证了该方法的有效性。     

空化诱发离心泵振动特性的试验研究

离心泵内出现空化(汽蚀)时将诱发强烈的振动,本文对离心泵空化诱导振动特性进行了详细试验测量,重点分析了空化在各频段内振动强度的变化规律。随有效空化余量的降低,空化程度加剧,泵体测点上全频段范围内的振动特性在各个方向表现出相似的规律。通过对4000~8000 Hz频段内所得振动加速度的均方根进行分析,可以更有效地判断泵内空化的初生及发展过程,并且定义该频段信号为空化敏感频段。在临界汽蚀点附近时,不同测点处全频段范围内振动强度会经历一个急剧增加的过程,并到达极大值。     

一种面向运动解码的 EEG-fNIRS 时频特征融合 与协同分类方法

脑功能成像技术可以反映人体运动时的大脑生理变化,进而解码运动状态,但单模态信号反映的大脑生理信息存在局 限性。 为此,本文提出了一种基于 EEG 和 fNIRS 信号的时频特征融合与协同分类方法,利用脑神经电活动和血氧信息的互补 特性提高运动状态解码精度。 首先,提取 EEG 的小波包能量熵特征,使用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)提取 fNIRS 的时域特 征,将两类特征组合得到包含时频域信息的融合特征,实现 EEG 和 fNIRS 不同层次特征的信息互补。 然后,利用 1DCNN 提取 融合特征深层次信息。 最后,采用全连接神经网络进行任务分类。 将所提方法应用于公开数据集,本文所提的 EEG-fNIRS 信号 协同分类方法准确率为 95. 31% ,较单模态分类高 7. 81% ~ 9. 60% 。 结果表明,该方法充分融合了两互补信号的时频域信息,提 高了对左右手握力运动的分类准确率。