Bci Technologies and Their Effectiveness

Bci Technologies and Their Effectiveness

作者:师大云端图书馆 时间:2023-11-02 分类:硕士论文 喜欢:1016
师大云端图书馆

【摘要】计算领域一直是一个不断变化的研究领域,尤其是在近几十年一直以显著的指数方式变化着。这个不断变化的世界给人们带来了一些新的技术和技巧,在数年前原本这被认为是不可能的,现在反而使得现在计算领域变成了一个非常有趣的研究领域。最近,该领域中出现了一些关于机器智能(AI)的新研究,而这些灵感是来自于电影院。这也进一步推动今年来科学技术的突飞猛进。机器智能的新研究是源自于一个称为大脑计算机接口(BCI),其目的是提供了一种了解人类大脑生理和大脑区域新城代谢的方式。了解后者的方式为我们提供了一种找到大脑和计算机之间联系的方法,以便完成我们追求控制周边所有的一切事物的梦想。BCI系统的研究解决了一系列的问题,诸如假肢控制,操控脑电波(人脑癫痫发作的情况下),大脑之间的通信,替换多种器官(器官功能衰竭的情况下,例如眼睛),军事上的应用(检测人群的脑电波发现恐怖威胁或者从非敌对人群中检测出敌对人群),修复脑电路以及其他许许多多。BCI系统可以解决的问题跨越了很多个领域,本文旨在了解如何让这一切成为可能,无论是它们所有的可能性(或者只是人类一个雄心勃勃的计划)还是我们今天看到的实实在在相关联的世界(开发应用程序的数量有多少才能有助于解决上述问题)。大多数目前正在研究的BCI系统,如果不是都遵循一定的趋势,一些研究人员已经向公众开放。BCI系统遵循一定的设计方法,一般总是通过捕捉大脑信号开始,然后处理捕获的大脑信号(除去工作和提高信噪比),接着通过功能选择,然后按照功能进行分类。BCI系统的发展在功能分类之后转移到开发逻辑上独立的控制信号用于系统中的神经机制。随后BCI系统被用以开发设备来控制信号,正式这种将被用来控制设备(可以是电子轮椅,假肢的手或者眼睛和心灵感应组织)如何对潜在神经机制做出反应。本论文还试图给使用BCI系统的人群解释神经生理过程与人类大脑的结构/功能的视图。神经生理现象,这里被简称为神经机理是由几位研究人员用来描述的方式正如大脑通信的方式。有多种神经机理由不同的神经科医生所描述,这些可以给予一些属性就像发生在大脑的区域,它们发生时所花费的时间和它们发生时给与一定刺激产生的频率。随后是一些关于神经机理诸如应用到BCI系统的一些描述;P300(给与顶叶皮层一个刺激300ms后大脑会产生脑电波),视觉诱发电位(正在进行大脑信号对于视觉刺激会在枕叶部分做出反应,如手电筒),应对精神任务(脑电波引起非运动的任务,如解决一个乘法问题),皮层慢电位(皮质极化范围从300ms到几秒),感知活动(如大脑活动发生在感觉皮层,通常分为三个不同的神经机理即μ,p和γ大脑节奏,运动相关的电位和其他感知活动)从大脑的结构和功能视图这部分来看大脑,使用常见的方法将其分为大脑额叶、顶叶、颞叶和枕叶。从大脑解结构来说,本文重点关注于描述大脑结构上的子部分所做的工作,那就是神经细胞。神经细胞被部分描述为试图理解大脑中所发生的一种方式。大脑按照其功能进一步分为以下如感觉区、语言中心、听觉区、运动区、存储区和可视区域。另外,本文的目的是用以描述脑成像技术,因为它是捕获脑信号进行进一步处理的根本步骤。今天有很多脑成像技术应用,并且由于他们的性质在测量大脑生理电活动时存在着很大的不同,而一些测量脑代谢(如血流量、对于刺激和化学位移的氧气水平),而另一些测量脑组织密度相对于其他组织以及趋势影响或诱导皮层的脑电活动。大脑成像技术包括但不仅仅包含了x射线计算机断层扫描(轴向),正电子发射断层成像,单光子发射计算机断层扫描,快速经颅磁刺激,相关光学信号,近红外光谱,核磁共振脑成像技术光谱仪,脑磁图,功能磁共振成像和脑电图。本文也旨在提供一个深入了解分析大脑信号的统计方法。大脑信号可以被量化为极化和非极化的脑组织;因此后者每次发生可以测量到其值与其他值之间的差异。我们通过常用统计方法运用到脑电活动分析中得到的这些值,同时使这些值平均成可用的独立数据再现人类的活动。特征提取、特征选择和特征分类,这三个阶段被视为与统计学方法相关方法。特征提取的方法,诸如主成分分析,自回归,光谱参数,不同波段下的非对称对比,峰值检出发,峰值间值发及其他许多。特征提取阶段得到的产物将是一组代表了整个大脑或部分大脑上的皮层电位,他们能够代表身体的功能或活动,这种数据被我能称之为功能。特征提取之后,将是特征选择。特征选择或者降维操作背后的思想是通过逐步淘汰的过程,从而得到皮层电位。例如,当使用64个信道的EEG测量手部动作产生的皮层电位时,大约10个或更少的通道将被包含产生相关数据,所以需要进行特征选择或者降维。特征选择就像是遗传算法,从大脑抽取出特征,诸如序列的顺序选择,逆向选择以及其他选择。下一个阶段是特征分类,在这个阶段使用者的意图将从已搜集的数据中来预测同时将会根据相同用户意图绘制出轮廓。这个阶段将会使用诸如支持向量机(SVM),线性描述分析(LDA),活动神经网络(ANN)和其他算法。为了进一步支持上面所述,提出一种具有离线功能的BCI系统原型,它将会在一个给定的环境中找到一个比较客观的水平,从而进一步分析所收集的研究,并且推断出这样的系统如何在今年得到运用(受限于时间和资源)。本文将提供一个设计流程包含了BCI系统的设计的开发过程以及最终的实施和测试阶段,以便来看在任何环境下它是如何成功运作的。在设计和快速原型的后期将会使用LabView软件,所有的产生的信号将被进一步分析,同时预测结果将和和实际结果进行比较。像BCI2000和OpenVIBE等软件将被用来分析已经向公众提供的一些系统。该系统的设计开发将具有以下属性的数据集:该数据集包含了6个从志愿者得到的一分钟、两分钟脑电图记录,如下所描述的。志愿者将进行机械和想象任务时,由BCI2000系统记录一个64信道的脑电图。志愿者进行了6个实验:两个一分钟的基准实验(睁眼和闭眼)、4个两分钟的任务,其任务如下:一个出现在屏幕左侧或者右侧的目标,实验对象将展开或者收紧相对应的拳头只到目标消失,然后实验对象将释放。一个出现在屏幕左侧或者右侧的目标,实验对象想象将打开或者关闭相对应的拳头知道目标消失,然后实验对象将释放。一个出现在屏幕顶部或者底部的目标,实验对象打开和关闭两个拳头(如果目标是在顶部)或者两个脚(如果目标是在底部),直到目标消失,然后实验对象将释放。一个出现在屏幕的顶部或底部的目标,实验对象想象打开和关闭两个拳头(如果目标是在顶部)或者两个脚(如果目标是在底部),直到目标消失,然后实验对象释放。总结起来,试验运行:基准实验,眼睛打开基准实验,眼睛关闭任务1(打开和关闭左侧或者右侧的拳头)任务2(想象打开和关闭左侧或者右侧的拳头)任务3(打开和关闭两只拳头或者两只脚)任务4(想象打开和关闭两只拳头或者两只脚)这里提供的数据是EDF+格式化(包含了64个EEG信号,每个样品是每秒160个样本,和一个注释通道)。EGs的数据记录按照国际10-10系统的64个电极得到(不包含电极Nz,F9,F10,FT9,FT10,A1,A2,TP9,TP10,P9和P10)。上述实验装置将用来替代、模拟模型的机器人的手。机械手臂将从特征分类中进行输入,在运行的时候,机械手臂将能够模拟人类的实验体一样关闭和打开爪子就像人类实验中做到的一样。机械手臂具有三种状态,即休息,关闭和运行,但尽管如此,它不会显示出和人类实验体的抓握过程中有何差异。如果这和我们预期的结果相似,那么这将意味着BCI技术是非常有效的,但是如果和预期的结果不那么相似,那么意味着在今日BCI技术尚不是十分有效,并且在一定程度上并不完全相关。
【作者】KgakgamatsoPoloko;
【导师】JiangBin;
【作者基本信息】湖南大学,ComputerScienceandTechnology,2013,硕士
【关键词】大脑计算机接口;脑电图;特征提取;特征选择;特征分类;LabView;机器人手臂模拟;

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