国家自然科学基金(60318001)
- 作品数：6 被引量：42H指数：3
- 相关作者：高上凯高小榕王毅军张志广马贇更多>>
- 相关机构：清华大学南昌大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金清华-裕元医学科学研究基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 基于多通道线性描述符的脑—机接口分类算法的研究被引量：3
- 2007年
- 脑电信号的特征提取是脑—机接口(BCI)中的一个关键部分,对提高分类正确率和信息传输率起着决定性的作用。本研究利用多通道线性描述符提取脑电信号的分类特征信息,将三个描述符单独和联合地施加于三个感兴趣的电极子集,导出12个特征矢量。五个受试参加了一个在线反馈BCI实验。实验期间他们被要求想象左手或右手运动,记录的脑电图数据用于离线分析。对来自7导和11导两个电极子集的8个特征矢量,五个受试平均的分类精度在89%和93.5%之间,而最好的分类精度在85%与99.9%之间。比较基于描述符的特征与基于自回归(AR)模型的特征分类性能,结果表明多通道线性描述符是一种有效的特征提取方法。使用该方法提取特征时,理想的电极数应在7与11之间。
- 魏庆国高小榕王毅军高上凯
- 稳态视觉刺激频率与诱发响应相关性的fMRI研究
- 2007年
- 稳态视觉诱发电位(SSVEP)及脑电逆问题(inverse EEG)的研究显示了大脑皮层对于不同频率的稳态视觉刺激的响应具有幅度及空间位置上的差异。本文利用功能性磁共振成像(fMRI)研究稳态视觉刺激频率与诱发响应之间的相关性。根据SSVEP的实验结果进行fMRI实验设计,对5名被试者给予不同频率的稳态视觉刺激,同时进行了脑部的fMRI扫描,采用SPM软件进行数据处理和分析。结果显示,不同频率刺激下的响应区域均集中于初级视皮层(V1),并且均具有单侧优势效应,即右侧半球的响应强于左侧半球。该结果显示了初级视皮层单侧优势对于稳态视觉诱发响应的表现形式。本文讨论了单侧优势与刺激性质之间存在相关性的可能,以及对此做进一步研究和应用的前景。
- 边旭潘洁张志广高小榕高上凯
- 关键词：功能性磁共振成像稳态视觉诱发电位
- 脑-机接口的发展现状与未来
- 本文介绍了脑-机接口研究的背景;分别讨论了无创的基于头皮脑电的脑-机接口技术及有创的基于植入电极的脑-机接口技术的发展现状和存在的问题;并探讨了脑-机接口技术在医疗仪器开发中潜在的应用前景。
- 高上凯高小榕洪波张志广杨福生
- 关键词：脑-机接口脑电植入电极医疗仪器
- 文献传递
- 基于脑-机接口技术的虚拟现实康复训练平台被引量：20
- 2007年
- 对神经损伤的瘫痪病人进行功能恢复训练时应强调患者的主动参与。开发了一套基于脑-机接口技术的虚拟现实康复训练平台。该平台采用患者在想象运动时的脑电信号作为虚拟人运动的控制信号,从而把想象运动与运动功能恢复训练结合在一起。由于虚拟现实系统的实时性与沉浸感能给受试者提供较好的训练反馈信息,因此,使用本平台有望改善患者的训练效果。详细介绍了快速在线脑-机接口算法以及虚拟现实的实时交互技术,并提供了三名受试者的实测结果。初步实验证明了该平台设计的可行性。
- 马贇王毅军高小榕高上凯
- 关键词：脑-机接口脑电康复训练虚拟现实
- 基于P300的脑-机接口:视觉刺激强度对性能的影响被引量：14
- 2008年
- 脑-机接口(BCI)是大脑与外部世界直接的交流通道。为了研究视觉刺激强度对基于P300的脑-机接口性能的影响,设计并实现了一种基于5个选择oddball的P300诱发电位范式的脑-机接口系统,并在此系统中研究2种不同强度下视觉刺激(高强度和低强度)下脑-机接口的信息传输率差异。9名受试者参加了实验,每位受试者在高低2种强度视觉刺激下各采集40组数据,数据在预处理后使用支持向量机进行分类,最终的目标识别率分别为84%和81%。平均波形表明在所设计的范式下2种强度视觉刺激均可以诱发出稳健的P300电位,离线分析表明高强度视觉刺激下平均信息传输率可以达到4.9 bit/min,而低强度视觉刺激下为4.5 bit/min。
- 马忠伟高上凯
- 关键词：脑-机接口P300支持向量机
- 结合能量和相位特征的多分类想象运动脑-机接口
- 想象运动脑-机接口通过检测脑电信号的变化来判断大脑正在进行的运动想象状态,如想象左右手动和想象脚动。在大脑进行想象运动的过程中,脑电信号中同时伴随着能量和相位的变化。能量变化表现为运动相关的mu和beta节律的事件相关去...
- 王毅军洪波高小榕高上凯
- 关键词：脑-机接口
- 文献传递
- MRI图像中颅内栅格电极定位算法的研究被引量：2
- 2007年
- 在癫痫的手术治疗中,往往需要在患者颅内植入电极,通过记录和分析颅内脑电来精确定位致痫病灶。通常情况下电极植入后,依靠MRI检查来定位这些电极的位置并找到它们和脑组织结构的空间位置关系。但是这些电极定位方法不是需要较多的人工参与就是计算效率较低。为此,本文开发了一种只需要用户很少参与,便可以自动高效地在MRI图像中定位颅内栅格电极的算法。本算法充分利用栅格电极的几何特征以及它在MRI图像中的成像表现来对其定位,之后利用一个光滑曲面模型对结果进行修正,最后在重建的三维人脑结构中标定这些电极的位置,从而帮助实现手术前的规划。应用本算法对数例患者的MRI脑图像进行了实验分析,证明了算法的有效性。
- 周律张志广高小榕高上凯
- 关键词：癫痫颅内电极磁共振成像
