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混合脑机接口及其研究进展
引用本文:雍颖琼,张宏江,程奇峰,孙光,阳佳.混合脑机接口及其研究进展[J].计算机测量与控制,2020,28(9):9-13.
作者姓名:雍颖琼  张宏江  程奇峰  孙光  阳佳
作者单位:中国运载火箭技术研究院研究发展部,北京100076;中国运载火箭技术研究院研究发展部,北京100076;中国运载火箭技术研究院研究发展部,北京100076;中国运载火箭技术研究院研究发展部,北京100076;中国运载火箭技术研究院研究发展部,北京100076
基金项目:国家重点研发计划(2017YFB1300305)
摘    要:脑机接口(brain-computer interface,BCI)技术作为一项新兴且发展潜力巨大的技术,已成为国际研究热点。但面向实际应用,现有BCI技术仍面临许多有待解决的问题,如基于稳态视觉诱发(SSVEP)的BCI技术控制命令数有限,基于运动想象(motor imagery,MI)的BCI存在诱发生理信号空间分辨率低、训练时间长等问题。研究表明,混合脑机接口(hybrid brain-computer interface,HBCI)相比于传统单模态BCI系统,在系统准确率、稳定性方面均有所提升。文章对HBCI进行了介绍,从基于多脑电模式的混合脑机接口、基于多种刺激诱发的混合脑机接口、基于多模态信号的混合脑机接口这三个类别分别对HBCI的研究进展进行阐述,并对HBCI关键技术、需要解决的问题及应用方向进行了概述。

关 键 词:混合脑机接口  SSVEP  P300  多模
收稿时间:2020/6/8 0:00:00
修稿时间:2020/7/4 0:00:00

Research Development on Hybrid Brain-Computer Interface
Abstract:As a potential technology, brain-computer interface (BCI) has become an international research hotspot. However, for practical application, the existing BCI technology still faces many problems to be solved, such as the limited number of control commands of steady-state visual evoked potential (SSVEP) based BCI, the low spatial resolution of induced physiological signals and the long training time of motor imagination (MI) based BCI. Some studies have shown that the hybrid brain computer interface (HBCI) is more accurate and stable than the traditional BCI (single-mode brain computer interface). In this paper, the concept of HBCI is introduced. And the research progress of HBCI, including multi-EEG modes based HBCI, multi-simulation induction based HBCI and multi-modal signals based HBCI, is described. In addition, the problems and the application of HBCI are summarized.
Keywords:hybrid brain computer interface  SSVEP  P300  multi-modal
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