脑机接口BCI研究综述(概念-算法-应用-未来等问题)课件.ppt

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level,Fourth level,Fifth level,Click to edit Master title style,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,汇报人：,脑机接口,BCI,研究综述,BCI,基本概念,BCI,神经影像方法与控制信号,BCI,分类算法,BCI,模式识别,BCI,应用现状,目录,BCI(brain-computer interface),有时被称为,MMI,、,DNI,、,STI,以及,BMI,，是一种不依赖于外周神经和肌肉组织等常规大脑信息输出通路，而运用工程技术手段在大脑和计算机或者其他机电设备之间建立直接“让思想变成行动”的对外信息交流和控制新途径。,BCI,基本概念,BCI,是一种人脑与设备的共存，其将处理后的信号去控制外部设备，将外部设备作为身体一种自然存在,BCI,被设计完成人体感官恢复，感觉信息传输回大脑活通过人为产生的电信号刺激大脑。,BCI,基本概念,图,2 BCI,基本处理模型,BCI,基本概念,|,工作原理,图,3 BCI,工作模式,BCI,基本概念,|,工作原理,图,4 BCI,操控原理图,BCI,基本概念,|,工作原理,图,5 BCI,工作模式,侵入式,侵入式,BCI,系统是在神经外科手术中直接植入到大脑灰质中,因为芯片植入在灰质中，侵入式装置产生最高质量的,BCI,系统信号，但容易产生创伤组织的积聚，从而导致该信号变弱，甚至消失。,BCI,神经影像方法与控制信号,fMRI=Functional Magnetic Resonance Imaging,（,功能磁共振成像,）,利用携带氧的血红蛋白的磁特性。被激活的大脑部分增加了氧含量，从而提高了含氧血红蛋白与脱氧血红蛋白间的比率。,脑磁图（,MEG,）检测大脑中所创建的“火”的单个神经元的小磁场。它可以精确定位活动区域（毫米级）并且能够追寻在大脑中传播时的脑活动的运动,BCI,神经影像方法与控制信号,半侵入和非侵入,BCI,神经影像方法与控制信号,类型,半侵入,侵入,非侵入,神经,手术,ECoG,EEG,MRI,BCI,系统分类,此外，根据输入信号产生方式分为：诱发式,BCI/,自发式,BCI,，前者需要额外刺激装置（加自身通路），后者完全来自使用者自发脑电（环境、情绪影响）；根据,BCI,系统工作方式：同步,BCI/,异步,BCI,，前者需要在预定时间内进行特定思维活动，后者通信不由系统控制，由用户初始化。,BCI,模式识别,不同思维活动产生不同模式的脑信号，,BCI,被看作一个模式识别系统。设计一个合适的特征集是一个难点。大脑信号隐藏于大量的噪声环境下（在时间、空间中重叠），因此在多数情况下，使用简单的方法（如带通滤波器）是不够的。,脑信号本质上是不固定的。特征出现的时间信息需要获取。一些方法是把信号分割为小段，参数可由每段估计。然而，片段的长度会影响估计的准确性。傅里叶变换在此效果不好，小波变换和自适应回归（）是优选，以揭示大脑信号的非平稳时间变化。另外一种新型的称为静止子空间分析（）被提出用于非平稳信号。,BCI,模式识别,方法,性质,应用,降,维,线性变换,可能相关集合变换为非相关集合,最优的表示数据的最小平方和,有效的减少噪声和维度的方法。要求参数为不相关的,分解混合信号到原始信号,相互统计独立的潜在来源,强大而有效的噪声清理工具。成分要求与信号相互独立,空间,（共空间模式滤波）,空间滤波器用于两类信号，多级扩展存在,在同步中效果好，异步较弱,其性能受空间分辨率影响。一些电极的位置为特定的大脑活动提供更多的判别信息,改进：，,时域频域,频谱模型,短时段的高频率分辨率,不适用于非稳定信号,（匹配滤波）,检测与预测已知的信号或者模板相匹配的特定模式,适用于检测相一致的时间波形特点,提供频率和时间信息,适用于非稳定信号,降低了冗余性和复杂性,表,模式识别方法讨论,BCI,模式识别,表,模式识别方法讨论（续）,方法,性质,应用,特征,选择,高资源消耗,可能过早收敛,找出特征最优子集，通过顺序添加删除特征集，顺序向前和顺序向后,改进版本,基于加除算法,部分克服了的不足,不良信号（噪声和伪迹）主要分为两类：生理学和非生理学（技术）：前者通常由于肌肉、眼部和心脏活动引起；后者多归因于电力线噪声或者电极阻抗改变。（被试）,系统中分类旨在基于模式识别步骤下所提供的大脑活动特征向量的基础上认知用户的意图。回归和分类算法均可以实现该目标，但分类算法是目前最常用方法。,分类算法,回归算法使用信号提取出的特征作为独立变量去预测用户意图。相反，分类算法将提取出的特征作为独立变量来定义特征空间中不同目标的边间。,图分类与回归区别,许多研究者关注在构建应用系统，以期该项技术可以帮助那些患有严重运动障碍疾病的人们。最近应用的发展主要归功于基于的领域，因为它们提供可接受质量的信号并且低成本、便操作的设备。其应用系统不仅希望提升严重残疾人群的生活质量同样也使得照顾者们减轻生活的繁重。此外，代表着一个可以揭示隐藏在用户脑中不能被表达的信息工具。,应用现状,图应用领域间关系，转换速度和用户能力,的应用主要分为五类：,交流；,运动修复；,环境控制；,运动；,娱乐；,应用现状,图吃豆子游戏、应用,HONDA ASIMo CONTROL,研究人员已经开发了本田公司的阿西莫机器人，人们可以通过思维去控制它,GAMING CONTROL,游戏控制采用可穿戴式无线脑电图为基础的新颖干泡式传感器接口,未来,.?,结 论,技术：,更加有效的预处理算法,信息传输速率目前还不能满足产品化的需要,一般操作者为了产生可以被识别的控制信号，需要经过一定时间的训练,信号识别的正确率有待提升,国家政策：,国家中长期科技发展规划纲要提出,2015,年实现“人人享有康复服务”的国家战略，并把其作为国家科技支撑计划重点资助项目。,每年一度的,BCI,大奖,THANK YOU.,