發(fā)布時間：2020-12-15 19:33

　　腦-機接口（Brain Computer Interface/Brain Machine Interface,BCI/BMI）技術(shù)通過腦神經(jīng)信息的解碼與輸出,在大腦與外部設(shè)備之間建立起直接的信息交流與控制通道。其中運動相關(guān)腦神經(jīng)信號是大腦進行運動行為支配過程中產(chǎn)生的自發(fā)性神經(jīng)信息,可用于解碼大腦進行肢體運動控制過程的特征性神經(jīng)活動,并繞開脊髓和外周神經(jīng)通路直接實現(xiàn)對外部設(shè)備的運動控制,對于運動輔助和神經(jīng)康復(fù)研究具有重要意義。按照信息獲取的方式不同,運動相關(guān)腦神經(jīng)信號可分為頭皮表面采集的腦電信號（electroencephalogram,EEG）,以及腦內(nèi)微電極采集的運動區(qū)皮層腦電（electrocorticogram,ECoG）、局部場電位（local field potentials,LFP）和單神經(jīng)元鋒電位（Spike）。其中,EEG信號具有時域分辨率高、采集方式簡便、無創(chuàng)等優(yōu)點,已成功應(yīng)用于殘疾人運動功能康復(fù)、機器人/無人機控制等多個領(lǐng)域,但也存在信噪比低、精確解碼困難等問題;腦內(nèi)微電極采集的運動皮層Spike、LFP及ECoG信號直接反映了大腦運動支配過程的起源,可實現(xiàn)大腦運動... 

【文章來源】：軍事科學(xué)院北京市

【文章頁數(shù)】：125 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

幾種通過非侵入式和侵入式腦-機接口進行大腦信號采集的方法

軍事科學(xué)院博士學(xué)位論文猴意圖中的上肢運動，將“阿凡達”科幻變成了現(xiàn)實[36]。同年，匹nifer 等人開發(fā)新的集群向量解碼方法以及共享控制架，使四肢癱瘓制高達 10 自由度的假肢系統(tǒng)[37]。 2015 年，美國杜克大學(xué)研究人員腦組網(wǎng)的虛擬手臂控制研究，通過建立協(xié)同信息采集與解碼體系，猴協(xié)同操作下虛擬手臂三維運動控制[38]。同年，加州理工學(xué)院利用集群 Spike 信號同樣實現(xiàn)了對多自由度智能假肢的控制，使得腦-機控制的臨床研究又邁進了一大步[39]。2016 年，斯坦福大學(xué)神經(jīng)修復(fù)的研究者們在兩只獼猴大腦植入了腦-機接口，通過訓(xùn)練，其中一只的大腦控制打字記錄—1 分鐘打出了 10 個單詞，即莎士比亞的經(jīng)典 not to be. That is the question”[40]。

圖 3 運動皮層 Spike 與低頻 LFP 信號聯(lián)合解碼搭建的混合 BMI 系統(tǒng)[43]皮層的多層次神經(jīng)信號間的關(guān)聯(lián)性分析有助于我們更好的認的內(nèi)在起源，從而在進行運動相關(guān)大腦活動解碼時，更多的關(guān)號上都發(fā)揮重要功能的信號成分，為開發(fā)特征優(yōu)化能力更好的依據(jù)。依據(jù)上研究進展情況分析，大腦運動相關(guān)神經(jīng)信號的解碼及應(yīng)用方質(zhì)性進展，實現(xiàn)了基于不同層次神經(jīng)信號的運動狀態(tài)解碼，并康復(fù)、外部設(shè)備控制等方面顯現(xiàn)了很好的應(yīng)用價值。但目前大號的解析及應(yīng)用研究仍面臨一些問題和可能的提升空間。首先信號的解碼算法在模型復(fù)雜度、泛化性方面存在局限，難以適應(yīng)其次，現(xiàn)有對于運動想象腦電信號的解碼往往忽略了大腦作為息處理模式，從網(wǎng)絡(luò)分析的角度進行 EEG 信號內(nèi)在的功能連接


本文編號：2918797