基于EEG微状态方法的视觉想象识别研究*
2021-04-06李昭阳伏云发
李昭阳,伏云发
(昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500)
1 引言
脑机接口BCI(Brain Computer Interface)是一种建立在大脑和计算机或其他外部设备之间的通信系统,不依赖于由外围神经和肌肉组成的大脑传输通路,是一种新的人机交流方式。该技术可望为严重运动残疾患者或健康人群在特定情况下提供可选的、新的通信或控制方式。
BCI 中传统的想象任务主要是运动想象MI(Motor Imagery)[1,2],要求被试者或用户以第一人称视角感觉或感受自己身体的特定部位(如手或脚)的移动过程[3 - 9]。MI心理活动属于动觉想象(Kinesthetic Imagination)[3,7 - 9],人们在日常生活中较少进行此种心理活动,不易习得和控制,存在较严重的“BCI盲”[10 - 12]。MI 能力差的被试者难以产生相应的脑信号,这严重影响了该类 BCI MI-BCI(Motor Imagery based Brain Computer Interface)的性能,使得他们不能操控这种 BCI。此外,由于 MI 能力不易习得和控制,MI-BCI往往需要被试者进行大量的训练,其性能主要与被试者的训练量有关,这类 BCI 的分类性能不可靠[13],而且大量的训练会给被试者带来负担,大大降低了该类 BCI 的用户接受度。与MI相比,VI(Visual Imagery)是另外一种较容易完成的心理想象任务,要求被试者以第三人称视角在脑海中清晰地看到一幅画面,该种心理想象活动通常不需要训练,或仅需要少量训练。本文尝试研究基于VI心理活动构建BCI(VI-BCI)的可行性。
在VI-BCI的研究中[14 - 18],VI-BCI范式设计很重要,需要创新,要求设计不同的VI任务使得这些任务诱发的脑电特征具有可分性。Nataliya等[14]设计了花和锤子2类视觉想象任务,对这2类任务相关的脑电信号进行了识别研究,取得的分类精度为52%,分类精度不高,可能是由于选择的VI任务均是静态的,导致诱发的脑电信号可分性较差。……
