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虚拟现实环境下MI-sssep的在线识别研究

虚拟现实环境下MI-SSSEP的在线识别研究

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作者：刘昭君天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

慢性脑卒中等疾病造成的肢体运动功能丧失的人数正在逐年增长,这些疾病能够自发性恢复的可能性非常小,基于运动想象（Motor Imagery,MI）的脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）系统能够提高脑卒中后偏瘫患者的运动功能,帮助患者... 详细信息

慢性脑卒中等疾病造成的肢体运动功能丧失的人数正在逐年增长,这些疾病能够自发性恢复的可能性非常小,基于运动想象（Motor Imagery,MI）的脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）系统能够提高脑卒中后偏瘫患者的运动功能,帮助患者进行运动功能康复,但是运动想象脑机接口目前设计范式相对简单,需要进行大量的训练才能提高使用者的操控能力,而且在训练过程中得到的效果不明显,进而系统的识别率不是很高。为了提升运动想象脑电信号的分类识别率,在运动想象的基础上,将运动想象与稳态体感诱发电位（Steady-state somatosensory evoked potential,sssep）特征进行融合,研究MI-sssep复合范式在单侧（左、右脚）和双侧电刺激辅助下的下肢脑电信号在时频域和空间域上的特征分布和分类识别准确率情况,设计了单侧左脚电刺激模式（只有左脚踝胫后加电刺激辅助）、单侧右脚电刺激模式（只有右脚踝胫后神经加电刺激辅助）和双脚同时电刺激模式（左右脚踝都加电刺激辅助）。结果表明,双脚同时刺激模式的平均分类准确率为70.13%,单侧右脚刺激模式的平均分类准确率为75.70%,根据t检验得到双脚同时电刺激vs单侧右脚电刺激模式分类准确率的差异性均具有统计学意义（P=0.03143＜0.05）,证明减少一侧肢体的电刺激辅助能够提高分类识别率。研究了有无虚拟现实（Virtual Reality,VR）环境引导对MI-sssep脑电信号识别性能的影响。VR技术与MI结合后,可以提供“身临其境”的虚拟训练场景,在降低康复训练成本的同时,可以大大提升患者的训练积极性,达到提高康复效率的效果。实验将MI与sssep特征进行融合,再结合VR技术,设计了有虚拟现实环境（HVR）和无虚拟现实环境（NVR）两种实验模式。结果表明,10名受试者在HVR刺激模式中的平均分类准确率为81.38%,NVR刺激模式的平均分类准确率为75.75%,根据配对t检验两种刺激模式的分类准确率的差异性均具有统计学意义（P=0.035543＜0.05）,研究证明VR环境下的复合MI-sssep范式分类准确率更高。在离线系统的基础上设计了VR环境引导与MI-sssep复合范式相结合的脑电信号在线采集系统,来帮助脑卒中患者进行康复训练。实验设计分为离线训练阶段和在线反馈阶段,基于VR环境的在线采集系统可以实时采集受试者的脑电信号,并将提示动作在虚拟现实环境中以动画的形式展现出来,受试者可以实时根据虚拟人物反馈的动作进行比较和调整。结果表明,在线系统的平均分类准确率为80.75%,总体平均分类准确率的方差为6.876894,10名受试者平均的ITR=17.12bits/min,此结果证明了在线采集系统的在康复治疗方面的可行性。

关键词：虚拟现实环境下MI-sssep 电刺激辅助 sssep特征虚拟现实环境在线识别

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