检索结果-南通市图书馆

作者：华伟程南京中医药大学

学位级别：硕士

针灸通过感应电信号和化学信号的组合效应实现治疗效果和生理调节,通过观察手工针灸穴位下脑皮质区的激活和抑制情况,以及分析其激活的神经信号,对探究针灸状态下的大脑作用机制和神经信号的传递及功能过程有重要意义。且一些具有挑战... 详细信息

针灸通过感应电信号和化学信号的组合效应实现治疗效果和生理调节,通过观察手工针灸穴位下脑皮质区的激活和抑制情况,以及分析其激活的神经信号,对探究针灸状态下的大脑作用机制和神经信号的传递及功能过程有重要意义。且一些具有挑战性的问题尚未解决,包括针灸状态检测,这是相关治疗中的一个关键任务。openbci等开源软件平台的相关应用提供了更先进的信号采集工具。通过对其进行研究,可以推动相关技术的进步,提高脑功能信号研究的精度和可行性。本文的创新点有三个:(1)基于头皮脑电追踪的针灸检测方法。采用openbci技术,对针灸状态下的头皮脑电进行检测,为针灸状态检测的问题的解决提出了一种新的方法。(2)对于在针灸刺激下五个脑波频率的激发和抑制情况进行深入分析。不仅考察了整体脑电活动的激发与抑制情况,还详细研究了在不同频率范围内针灸刺激对脑波活动的激活和抑制效应。(3)提出了一种新的针灸状态检测模型命名为ATD(Acupuncture Transformer Detector)。该模型采用基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和Transformer的深度学习分类架构,在实验中表现出卓越的性能。当前的针灸检测方法存在伪影敏感,成本昂贵且资源密集,间接测量的缺点。基于头皮脑电图(electroencephalogram)的针灸检测方法具有增强信号特异性,低成本效益及广泛使用,实时监控和反馈等特点,可以显著推动该领域的发展,提供有关针灸神经和生理影响的更精确、更可靠和更全面的数据。通过脑电分析中的频谱分析方法对足三里穴位刺激下的脑电信号进行了分析。利用小波算法进行时频图分析,观察针灸对大脑激活以及抑制功能的影响。发现针灸足三里穴位时脑电的激活和抑制是明显存在的。运用AR-Burg算法和小波变换将脑电图信号分解为五个子频带,分析针灸足三里穴位对各频段脑电功率的影响,发现针灸足三里穴位会引起脑电功率强烈变化,低频段的脑电功率和高频段的脑电功率变化的趋势不同。文章还提出了一种基于卷积神经网络和Transformer的针灸状态检测模型,该模型在针灸态(Acupuncture state),休息态(Resting state)分类任务中达到了83.27%的准确率。模型由三个部分构成,分别是卷积模块,多头自注意力模块,分类器模块。卷积模块负责将数据进行初步的特征提取,主要提取信号的局部的特征;多头自注意力模块负责进一步的特征提取,主要提取信号的全局特征;分类器模块负责识别和提取输入数据中的关键特征,以便更好地区分不同的类别。最后实现了脑电图采集与分析系统,旨在提高医学和神经科学研究中脑电数据处理的效率和准确性。系统综合考虑了技术、经济和社会可行性,确保了高效性、准确性和安全性。基于Python和MySQL,系统提供了用户友好的界面,实现了数据的自动预处理、采集、可视化及管理。

关键词：针灸 openbci 频谱分析深度学习针灸状态检测

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基于openbci与OpenViBE的脑机接口设计

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中国医学物理学杂志 2020年第2期37卷 210-219页

作者：冯琴昌广东省医疗器械研究所

以openbci为脑电信号采集平台,OpenViBE为脑电信号分析平台,并以源自大脑感觉运动皮层的μ节律和β节律为基础,采用共空间模式算法作为特征提取方法,结合高斯核支持向量机,研制用于机械臂控制的运动想象脑机接口,并通过实验对信号特征... 详细信息

以openbci为脑电信号采集平台,OpenViBE为脑电信号分析平台,并以源自大脑感觉运动皮层的μ节律和β节律为基础,采用共空间模式算法作为特征提取方法,结合高斯核支持向量机,研制用于机械臂控制的运动想象脑机接口,并通过实验对信号特征提取方法以及分类算法的效果进行评估。初步实验结果表明,采用共空间模式算法处理后的分类准确率高于表面拉普拉斯空间滤波器,且支持向量机的分类性能优于线性判别分析。本系统的控制准确率达95%以上,可实现机械臂的有效控制。未来的研究将探索如何通过自定义插件来提高OpenViBE的硬件控制功能。

关键词：脑机接口脑电信号 openbci OpenViBE 运动想像

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基于openbci的便携式脑电设备开发与信号分析

基于OpenBCI的便携式脑电设备开发与信号分析

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作者：陈赞南京邮电大学

学位级别：硕士

由于脑机接口技术不断发展,脑电信号的应用已从医疗领域覆盖到军事、娱乐、智慧交通等领域,想象运动是脑机接口技术研究中的热点之一。通过分析想象运动过程中的脑电信号,准确识别意图是整个设计的重点,识别微动作的意图是整个设计的难... 详细信息

由于脑机接口技术不断发展,脑电信号的应用已从医疗领域覆盖到军事、娱乐、智慧交通等领域,想象运动是脑机接口技术研究中的热点之一。通过分析想象运动过程中的脑电信号,准确识别意图是整个设计的重点,识别微动作的意图是整个设计的难点。本文主要研究内容是以openbci开发板为基础,无线通信方式为核心,研究了一种便携式采集脑电信号的方案,探讨其在想象运动中应用的可行性。主要工作如下:（1）研究openbci开发板、无线通信模块以及上位机之间的通信,并利用LabVIEW编写上位机程序,解决了 openbci与上位机的无线通信问题;（2）以微动作的想象运动为目标改进实验范式,梳理了实验前的准备工作,阐明了设计思想,描述了实验流程,通过多种方式克服了实验时注意力不集中的问题,确保能够在实验过程中采集到高质量的脑电信号;（3）使用共空间模式、小波熵、自回归模型对采集到的想象运动脑电进行时域、频域、空域特性的分析,将得到的脑电数据特征值输入到极限学习机、反向传播神经网络、决策树、支持向量机四种分类器中进行训练与预测,并对四种分类器产生的效果进行分析研究,发现了对轻微动作进行意图识别的可行性。本文设计的基于openbci实现的无线脑电采集设备经实验证明,可以进行对微动作的识别,为提高微动作的意图识别提供了新的解决思路。

关键词：脑机接口想象运动 openbci LabVIEW

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基于运动想象脑机接口的外骨骼控制系统研究

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航天医学与医学工程 2020年第3期33卷 208-213页

作者：尹锐曹勇姜劲焦学军莫言张瑞明中国航天员科研训练中心北京100094 中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室北京100094

目的为提高人机系统作业绩效,降低操作者的体力、脑力负荷,设计基于运动想象脑机接口的外骨骼控制系统。方法外骨骼控制系统采用舱外航天服上肢作为受力外骨骼,开源脑电采集板卡openbci Cyton Borad充当操作者与外骨骼的控制链接,信号... 详细信息

目的为提高人机系统作业绩效,降低操作者的体力、脑力负荷,设计基于运动想象脑机接口的外骨骼控制系统。方法外骨骼控制系统采用舱外航天服上肢作为受力外骨骼,开源脑电采集板卡openbci Cyton Borad充当操作者与外骨骼的控制链接,信号处理与控制软件在笔记本电脑上完成。设计想象左手、想象右手两指令的运动想象脑机接口范式,并招募5名受试者参加实验,对系统有效性进行验证。结果5名受试者同步模式识别正确率为82.5%,选取表现最佳的受试者进行异步模式测试,基于40个刺激的空白数据中检测想象状态识别正确率达到100%,指令输出延时2s左右,想象左、右手识别正确率为70%。结论实验结果验证了设计的外骨骼控制系统的有效性,并可为舱外服外骨骼控制和后续空间遥操作类任务的人机交互方式提供新的思路。

关键词：脑机接口运动想象外骨骼 openbci 支持向量机

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基于表面肌电信号的双通道实时手势识别系统研究

基于表面肌电信号的双通道实时手势识别系统研究

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作者：吴娜浙江大学

学位级别：硕士

生命体的生命过程都在产生电信号,我们称之为生物电。生物电信号的产生是由于生物细胞受到刺激而引起的细胞膜电位不断变化。它可以在体内迅速传播开,从而在体表的不同位置产生不同的电位。正是这种电位差的存在,使得生物电信号能够被... 详细信息

生命体的生命过程都在产生电信号,我们称之为生物电。生物电信号的产生是由于生物细胞受到刺激而引起的细胞膜电位不断变化。它可以在体内迅速传播开,从而在体表的不同位置产生不同的电位。正是这种电位差的存在,使得生物电信号能够被检测和分析。复杂的生物电的产生和生命状态息息相关,蕴含着丰富的生理和病理的信息,所以被广泛应用于疾病诊断、病情状态监控和康复训练等领域。常见的、应用较为广泛的生物电信号有脑电、肌电和心电三种。其中,表面肌电（s EMG）信号作为肌电信号采集的无创手段,在学术界和产业界受到广泛关注,是无创人机接口的关键技术,在人机交互领域有良好的应用前景。s EMG信号目前已广泛应用于手势识别、假肢控制、肌肉疲劳检测等领域。s EMG信号的检测主要有两种采集方法:多通道检测和高密度检测。目前的技术多通道检测精度较低;而高密度检测的计算量较大。为了更好地应用于普通用户,有必要搭建一个精度高、实时性好、所需计算量小、操作简单的手势识别系统。本文提出并实现了一个基于Open BCI和Python的多通道实时手势识别系统,该系统可以对s EMG信号进行采集、实时处理和分析。数据处理和分析包括数据清洗、数据预处理、特征提取和分类器识别等。此外,还设计了一个用户界面（GUI）程序,实现了数据实时可视化和识别结果的实时反馈。通过实际测验,验证了所设计的识别系统的可行性。论文结合了图像识别领域中的静态图的概念,将静态数据设计为传感器在维持手部最终动作时采集到的数据;提出了一种实时数据与静态数据匹配的方法,即静态识别,避免了转换手势的标记。最后,论文还提出了一种基于一维卷积神经网络-独立循环神经网络（Conv1D-Ind RNN）模型的手势识别算法,进一步提高了实时手势识别系统的准确率;通过开源数据集和Open BCI采集的数据共同验证了该算法的可行性。本系统相比传统s EMG手势识别系统具有硬件成本低、算法紧凑高效、实时性好等优点。论文的主要研究内容和创新如下:1.基于Open BCI和Python语言的s EMG双通道实时手势识别系统的搭建。开发了基于Open BCI和Python语言的双通道实时识别系统对应的PC端GUI程序。PC与Open BCI硬件通过蓝牙相连,GUI程序实现了对蓝牙数据的接收、处理、实时显示、存储以及分类识别功能。设计了随机森林、支持向量机、人工神经网络、一维卷积神经网络和卷积神经网络-门控循环单元（Conv1D-GRU）五种模型,分别对双通道、三种手势及其均方根、平均绝对值、方差、简单平方积分、短时傅里叶变换的振幅谱总和、中值频率六种特征的s EMG信号进行分析处理。其中,基于Conv1D-GRU模型的方法对5个测试者的静态数据可以达到99%的精确率和召回率,而在实时测验中准确率达到了96.7%。据统计,整个GUI的平均更新时间不到120 ms,满足实时需求。2.基于Conv1D-Ind RNN网络的手势识别方法的提出。在本文设计的基于Open BCI和Python语言的双通道实时识别系统的基础上,引入Ind RNN网络并设计了Conv1D-Ind RNN混合模型。利用一层1D卷积神经网络和两层Ind RNN层分别提取通道内和通道间的特征,将时间序列信号的空间特征和时间特征相结合。该模型评估了开源数据集Ninapro子数据集DB5中来自10个受试者的18种手势信号,仅使用均方根一种特征、10个Epochs,就实现了同一数据集下的最新模型相当的效果,达到了87.43%的准确率。更重要的是我们的模型参数数量只有5278,远远低于现有模型。接着将该模型运用到本文搭建的双通道实时识别系统上,10个受试者的准确率达到了99.1%。3.验证系统和模型的可行性。募集了5个测试者对论文提出的基于Open BCI和Python语言的双通道实时识别系统进行了验证,验证采用三种基本手势、两路差分信号输入,经典机器学习分类算法,实验结果证明了该系统的可行性;通过开源数据集和Open BCI识别实验,验证了Conv1D-Ind RNN混合模型的可行性和识别效果,证明了模型的鲁棒性。

关键词：实时手势识别 openbci 表面肌电信号一维卷积神经网络独立循环神经网络静态识别

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基于P300的便携式中文输入系统

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信息技术 2021年第2期45卷 56-61页

作者：黄国阳何军毛剑波合肥工业大学电子科学与应用物理学院合肥230601

目前有关中文BCI输入系统的研究仅有拼音输入和笔画输入两种,且都克服不了中文输入速率较低、不便携等问题。据此提出了基于P300的五笔中文输入系统。此系统通过低成本openbci套件,使用Wi-Fi协议传输脑电数据,在移动设备上实现刺激界面... 详细信息

目前有关中文BCI输入系统的研究仅有拼音输入和笔画输入两种,且都克服不了中文输入速率较低、不便携等问题。据此提出了基于P300的五笔中文输入系统。此系统通过低成本openbci套件,使用Wi-Fi协议传输脑电数据,在移动设备上实现刺激界面,并使用卷积神经网络处理脑电信号。实验表明,该系统具有高中文输入速率、高准确率以及便携化等特点。

关键词：脑机接口脑电信号 P300电位 openbci 嵌入式系统

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