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作者：刘胜杰上海交通大学

学位级别：硕士

侵入式脑机接口作为一项前沿探索技术,为造成运动功能受损甚至丧失的诸多疾病（如癫痫、帕金森氏症,以及脊髓神经损伤后的截瘫和四肢瘫痪等）提供了一种替代的解决方案,致力于实现运动功能重建的侵入式脑机接口的研究具有重要的科学价... 详细信息

侵入式脑机接口作为一项前沿探索技术,为造成运动功能受损甚至丧失的诸多疾病（如癫痫、帕金森氏症,以及脊髓神经损伤后的截瘫和四肢瘫痪等）提供了一种替代的解决方案,致力于实现运动功能重建的侵入式脑机接口的研究具有重要的科学价值和现实意义。然而,当前侵入式脑机接口的信息传输率仍然较低,系统的解码性能限制了侵入式脑机接口技术的应用。基于以上侵入式脑机接口发展背景,本文聚焦于侵入式脑机接口的核心和难点,即如何基于脑电信号转译肢体运动信息,以重建上肢运动功能为目的的机器人手臂多自由度控制为例,基于立体脑电对脑机接口解码算法进行研究。对于解码,脑机接口系统作为模式识别系统,在具备更高分辨率和生物兼容性的新一代信号采集设备出现前,数据预处理方法及模式识别算法作为脑机接口系统的重要组成部分,决定着基于现有数据和设备条件的系统的解码性能上限。故本文对脑机接口解码算法的研究从数据预处理方法及模式识别算法两个方面展开以求提高脑机接口解码率。对于数据预处理方法,本文着力探究预处理过程中唯一的空域滤波方法——重参考,基于立体脑电对六种重参考方法进行了多域对比探究,探索了空间滤波对立体脑电信号解码性能的影响,提出了可以优化立体脑电解码性能的最适空间滤波方法以提高立体脑电信号质量从而促进系统解码性能的进步;同时,最适空间滤波方法的提出有助于规范立体脑电的数据预处理流程,从而提高侵入式脑机接口领域相关研究的可重复性以及研究间的可对比性。对于模式识别算法,本文首先基于已应用于非侵入式脑电的三种卷积神经网络模型,探索了其在侵入式脑电解码中的可行性。继而基于网络的结构共性,结合立体脑电多源混淆的特点,提出了一种新的深度卷积神经网络DADCNet。DADCNet通过Discriminant Analysis层设计增大了类间可区分度,进一步的数据验证结果表明,其基于立体脑电的解码表现显著优于其他网络。同时,针对网络结构的合理性及网络特征选择的可解释性问题,本研究还开展了多网络的可视化研究,通过对各个网络层级予以视觉化分析,验证了网络结构设计的合理性并阐释了DADCNet的优势所在。最后,为应对当下严峻疫情对侵入式脑机接口实践造成的现实困难,本文基于立体脑电搭建机器人手臂遥操作脑机接口系统。基于Ubuntu系统搭建机器人操作系统,通过机器人操作系统话题的发布与订阅实现脑机接口系统用户端与控制端的远程通信,同时基于本文探究通过Matlab与Python混编多模式识别算法,从而构建不受空间限制的、具有更优解码性能的多自由度机器人手臂遥操作系统,基于立体脑电数据离线测试实现对x-y二维平面运动及主动抓取动作的远程控制。

关键词：脑机接口立体脑电空间滤波深度学习卷积神经网络

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面向手部感觉运动的侵入式脑机接口研究

面向手部感觉运动的侵入式脑机接口研究

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作者：王萌上海交通大学

学位级别：硕士

躯体感觉运动功能支持我们与外界发生交互,对我们的日常生活十分重要。但是某些特定疾病如脊髓侧索硬化症、中风、车祸或其他意外事件导致一些人遭受严重的身体损伤,其外周肌肉感觉运动功能完全丧失,无法自理正常生活,给自身、家庭和社... 详细信息

躯体感觉运动功能支持我们与外界发生交互,对我们的日常生活十分重要。但是某些特定疾病如脊髓侧索硬化症、中风、车祸或其他意外事件导致一些人遭受严重的身体损伤,其外周肌肉感觉运动功能完全丧失,无法自理正常生活,给自身、家庭和社会都带来了巨大的心理、人力和经济负担。脑机接口作为一项新兴技术,能够直接从大脑皮层获取信号并控制外部设备,不依赖外周神经肌肉系统,有望为这些人重新恢复感觉运动功能,实现生活自理。上肢感觉运动功能由于对日常生活自理十分关键,在脑机接口系统研发中受到了广泛关注。典型脑机接口研究实例如解析大脑皮层信号控制机械臂到达并抓取桌子上的水杯送到患者嘴边辅助其喝水。近年来侵入式脑机接口技术已经在解析皮层信号控制机械臂末端在三维空间内移动取得了瞩目的进展,相比非侵入式脑机接口系统具有显著的优势,但在接下来的解码手部运动从而控制机械手运动上遇到了很大的挑战。其原因在于:(1)手部运动自由度高,达22个,需要更丰富的有效神经信息量才能解码,但是目前的侵入式脑机接口研究中获得的有效神经信息量有限;(2)自然状态下,手部与物体的交互中初级运动皮层需要根据感觉反馈来不断修正运动指令,但是目前的脑机接口系统缺乏感觉反馈,导致使用者因无法获得有效的物体信息从而无法输出正确的手部运动控制指令。针对第一个问题,本文发现相关研究绝大多数局限在从初级感觉运动皮层获得信号,没有利用来自于手部运动功能环路中其他脑区的信号,从而提出结合来自后顶叶皮层的信号提高有效神经信息量作为本文的第一个研究课题。针对第二个问题,目前一些研究希望通过刺激初级感觉皮层为患者提供感觉反馈,尽管单个电极刺激初级感觉皮层的一部分神经元集群能够诱发一定的躯体感觉,但是要形成完整自然的感觉,还需要恢复不同神经元集群之间的功能连接,而目前我们对初级感觉皮层的功能连接尚不知道,即是本文的第二个研究课题。本文针对两个课题分别搭建实验平台获得侵入式脑电信号并进行分析,首先,我们让在大脑植入深部电极的受试者做几种不同的手部动作并记录同步产生的侵入式立体定向脑电图信号,对信号进行处理后,提取出后顶叶皮层响应中的精细手部运动成分,并将之与传统的初级感觉运动皮层信号相结合解码手势,相比只采用初级感觉运动皮层信号后顶叶皮层信号的加入提高了侵入式脑电信号解码手部运动的效果;另外还发现了大尺度上后顶叶皮层、初级运动皮层、初级感觉皮层之间存在时间上先后激活次序,该结果首次证明了可以用侵入式的局部场电位信号在人类大脑后顶叶皮层采集到精细手部运动信息,为该类型的脑机接口研究提供了新的信号来源,提升该类型脑机接口的性能表现,也对相关的神经生理研究提供一定的指导意义。其次,为研究初级躯体感觉皮层的功能连接机制,我们在瘫痪病人的初级躯体感觉皮层植入微电极阵列,对静息状态下记录的电信号进行数据处理,分析了不同电极通道之间的功能连接,揭示了静息状态下初级躯体感觉皮层局部存在以Alpha-Beta频带为基础的功能连接网络,并发现对该皮层使用单脉冲皮层内微电流刺激能够增强该功能连接网络,除此之外,我们还分析了触觉任务下的功能连接网络,揭示了在触觉任务下以Theta频带为基础的功能连接网络增强现象,该研究结果暗示在人的初级感觉皮层区域存在默认模式网络,并且该网络可以被电刺激调节,也可以被触觉任务调节,也有望对感觉皮层刺激实现感觉反馈起到一定的指导作用。

关键词：脑机接口手部感觉运动侵入式脑电立体脑电后顶叶皮层手势解码皮层内微刺激脑功能连接

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基于LS-MEMD的sEEG高频振荡自动识别方法

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中国体视学与图像分析 2020年第2期25卷 183-191页

作者：刘燕周渊峰胡莹郎恂张龑囧郑潜张丽汤继宏戴亚康中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏苏州215163 复旦大学附属儿科医院上海200000 苏州大学附属儿童医院江苏苏州215000 云南大学云南昆明650000 浙江大学浙江杭州310000 苏州市医疗健康信息技术重点实验室江苏苏州215163 济南国科医工科技发展有限公司山东济南250000 苏州国科康成医疗科技有限公司江苏苏州215163 南京脑科医院江苏南京210000

立体定向脑电(stereo-EEG,sEEG)的癫痫间期高频振荡(High Frequency Oscillations,HFOs)与癫痫灶高度相关,广泛用于难治性癫痫切除术前定位中,但HFOs易与高频伪迹等混淆,自动辨识精度低,临床上仍依赖人工辨识,长程sEEG数据量巨大,人工... 详细信息

立体定向脑电(stereo-EEG,sEEG)的癫痫间期高频振荡(High Frequency Oscillations,HFOs)与癫痫灶高度相关,广泛用于难治性癫痫切除术前定位中,但HFOs易与高频伪迹等混淆,自动辨识精度低,临床上仍依赖人工辨识,长程sEEG数据量巨大,人工辨识耗时费力易出错,急需HFOs高精度自动识别方法。考虑sEEG具有非线性、非平稳以及多维sEEG之间具有一致相关性等特点,本文提出基于最小二乘-多维经验模态分解(Least Square-Multivariate Empirical Mode Decomposition,LS-MEMD)的HFOs快速自动识别方法。本文基于临床1680段HFOs和1720段高频伪迹测试了该算法的性能,且与小波变换、经验模态分解等方法比较,证明了所提方法具有更高的准确率和更低的误检率。

关键词：立体脑电高频痫样振荡最小二乘多维经验模态分解

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