RSVP与SSVEP混合脑电信号刺激与多类事件检测

提出一种新的基于快速序列视觉呈现（Rapid Serial Visual Presentation,RSVP）与稳态视觉诱发电位（Steady-State Visually Evoked Potential,SSVEP）组合范式的脑电信号（Electroencephalogram,EEG）刺激与多类事件检测方法。对诱发的原始脑电信号通过电位重参考、基线去除、空间滤波等预处理操作去除数据的伪迹和噪声,通过自举聚合决策树（Bagging Tree,BT）和支持向量机（Supported Vector Machine,SVM）等机器学习算法,对14名受试者双重刺激诱发的脑电信号进行目标与频率相结合的多类事件检测,通过实验验证了该组合范式诱发的脑电信号具有良好的多类可分性,为开发基于RSVP和SSVEP两种范式的混合型脑-机接口应用提供了一种新的有效途径。同时,实验结果还表明,基于机器学习的BT和SVM模型对RSVP和SSVEP组合范式诱发的EEG信号进行多类识别的性能明显优于传统的典型关联分析（Canonical Correlation Analysis,CCA）算法的性能。     

一种基于脑机接口的头盔显示/瞄准系统设计

传统的头盔显示/瞄准系统通过头盔瞄准具将传感器耦合到头盔瞄准线,由传感器产生的图像通过头盔显示器显示给观察者,从而形成闭环系统。提出了一种基于脑机接口的头盔显示/瞄准系统设计,并给出了系统的工作流程与算法设计。仿真表明,该系统具有较高的目标识别准确率、较快的系统响应速度以及良好的人机交互体验,具备深入研究的价值。     

一种基于人体脑电信号的机械手臂控制系统研究

文章提出了一种基于脑电信号的机械手臂控制系统的设计思路。该系统主要由电极、脑电采集电路、在线检测算法、外设等部分组成。系统采用闪烁刺激使操作者产生基于稳态视觉的诱发电位信号,通过采集电路将信号送入计算机中,由软件对其进一步处理和分析,转换成相应的控制命令控制机械手臂操作。检测算法中解决了脑电信号基线漂移和能量波动问题的困扰。实验显示,系统具有很高的检测实日寸性和准确率。     

基于稳态视觉诱发电位的脑机接口元素尺寸和间距工效学研究

针对基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口系统,该文开展了屏显刺激界面元素尺寸和间距对识别效率和用户体验影响的工效学实验研究.该工效学实验使用红色正方形作为频闪刺激元素,刺激元素位于上、下、左、右等4个位置,自变量包含尺寸和间距两个因素.因素1为尺寸即正方形边长,分为100px,150px,200px3个水平;因...     

参数调节随机共振增强稳态视觉诱发电位

针对提高稳态视觉诱发电位（SSVEP）信噪比的问题,提出一种基于参数调节随机共振来增强SSVEP的信号处理方法.该方法利用基于自回归模型的白化滤波器去除脑电频谱中存在的1/f趋势,通过改变采样频率的频率压缩方法把SSVEP频率线性转换为小于1的频率,使白化滤波后的信号符合随机共振产生的条件,调节双稳态系统参数实现随机共振效应,从而增强SSVEP信噪比.结果表明,通过该方法处理后,原本淹没在背景噪声中的SSVEP频率在频谱中凸现出来,信噪比得到显著增强,从3.07提高到5.76,增大了1.88倍,说明参数调节随机共振有助于检测SSVEP.     

Examining the neural correlates of choice behavior in a gambling task using steady state topography.

The present study investigated the behavioral and neuropsychological characteristics of decision-making behavior during a gambling task as well as how these characteristics may relate to the Somatic Marker Hypothesis and the Frequency of Gain model. The applicability to intertemporal choice was also discussed. Patterns of card selection during a computerized interpretation of the Iowa Gambling Task were assessed for 10 men and 10 women. Steady State Topography was employed to assess cortical processing throughout this task. Results supported the hypothesis that patterns of card selection were in line with both theories. As hypothesized, these 2 patterns of card selection were also associated with distinct patterns of cortical activity, suggesting that intertemporal choice may involve the recruitment of right dorsolateral prefrontal cortex for somatic labeling, left fusiform gyrus for object representations, and the left dorsolateral prefrontal cortex for an analysis of the associated frequency of gain or loss. It is suggested that processes contributing to intertemporal choice may include inhibition of negatively valenced options, guiding decisions away from those options, as well as computations favoring frequently rewarded options. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

不同占空比光刺激对稳态视觉诱发电位的影响研究

目前稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potentials, SSVEP)被广泛应用于脑机接口技术和医学临床检测和治疗.了解影响SSVEP参数及其规律非常必要.针对目前不同学者在不同实验条件下测试闪烁光脉冲占空比对SSVEP影响的结果差异较大而难以归纳其共性规律问题, 将光脉冲刺激下产生神经冲动的视觉皮层细胞沿内外膜流动的电流等效为一磁偶极子, 在此基础上建立了人头部空间电场及SSVEP计算模型.采用该模型对光脉冲占空比影响SSVEP的规律进行了分析, 并开展了相关实验.研究结果表明:在闪烁光频率和强度相同条件下, 光脉冲占空比对SSVEP各次谐波振幅及其平均功率的影响呈现多“窗口”效应.实验数据与理论研究结果一致.     

基于Hilbert Huang变换的SSVEP相位提取

稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)被广泛应用于脑-机接口和大脑的认知研究,相位信息是其重要的特征指标之一.针对快速傅里叶变换在SSVEP相位提取中受不确定性原理约束的特点,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的SSVEP相位提取方法.该方法通过经验模态分解将脑电信号分解为一系列固有模态函数(intrinsic mode functions,IMF),并通过分析各模态函数瞬时频率的均值判断该IMF分量是否属于噪声.若为噪声则将其从原始信号中滤除,再对滤波后的各IMF分量进行Hilbert变换,并与基准信号做运算即可求得SSVEP相位.实验结果表明,与快速傅里叶法相比该方法可在去除噪声分量的同时提取SSVEP的相位信息,且具有较高的准确率、精度和自适应性.     

听觉刺激对稳态视觉诱发电位影响研究

基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)和听觉脑机接口技术目前已成为研究重点.未来的挑战是研究基于视觉和听觉联合统一系统框架的脑机接口技术.多感觉在不同脑区间存在的跨膜整合以及视听双刺激的交互作用,给该技术研究带来较大困难,故研究听觉刺激对枕区SSVEP影响很有意义.在闪光刺激频率为12 Hz,占空比分别为5％、20％、30％、40％、50％、60％、70％、80％、95％条件下,分别加入500、1 000、1 500 Hz的正弦纯音、响度为50 dB的听觉刺激,研究听觉对SSVEP的变化规律.结果表明,对同一受试者,视听双刺激条件下SSVEP随占空比变化依然呈现“窗口”效应,听觉刺激对SSVEP影响起增强或抑制作用.此外听觉刺激对SSVEP影响出现的占空比“窗口”的位置、数量以及对SSVEP增强或抑制作用的程度也因人而已.结果为更好研究视听相互作用机理及其在脑机接口技术应用提供有意义的实验依据.     

基于诱发脑电的人机交互系统的设计与实现

提出一种基于稳态视觉诱发脑电（SSVEP）的人机交互控制系统的设计方法。该系统采用闪烁刺激使操作者产生SSVEP信号,通过采集电路将信号送入PC中,由软件对其进一步处理和分析,提取出刺激器的闪烁频率,进而转换成相应的控制命令控制机械手臂操作。由于采用软硬件相结合的刺激源、信号逐级放大的电露设计、程序在线检测算法等,系统具有很好的人机交互的实时性和稳定性。检测算法对SSVEP的识别准确率达到90％以上。