《基於神經反饋的運動想像訓練及其套用研究》是依託華南理工大學，由余天佑擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於神經反饋的運動想像訓練及其套用研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：余天佑
- 依託單位：華南理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
運動想像產生的感覺運動節律是腦-機接口系統中最常用的主動腦電模式。大部分用戶需要經過很長時間的訓練之後才能有效的使用運動想像腦-機接口。神經反饋能夠吸引被試注意力，讓用戶能夠根據反饋的信息調節自己的腦電信號，並進一步使用腦-機接口系統。但是，傳統基於神經反饋的運動想像訓練方式過程枯燥，而且在訓練初期會出現較多與用戶意圖不符的反饋，導致訓練效果非常不理想。本項目從神經反饋方式的構建、反饋模型的產生以及運動想像腦信號檢測算法的最佳化三個方面展開工作：（1）結合虛擬現實與可視化技術構建多模態神經反饋；（2）利用多模態腦活動建立基於混合特徵的反饋模型；（3）最佳化預處理、特徵提取與選擇算法，提高運動想像的檢測性能。通過對本項目的研究，形成能夠吸引被試注意力、具有較高反饋準確率的快速、高效運動現象用戶訓練方法。另外，通過腦-機接口技術與康復機器人的結合，建立基於運動想像腦-機接口的主動式運動功能康復訓練平台。
結題摘要
腦機接口研究對於信息科學和腦科學的探索具有重要的理論價值，同時也提供了一種全新的人機互動方式，具有明顯的套用價值。在腦機接口的研究和套用中，運動想像產生的感覺運動節律是腦-機接口系統中最常用的主動腦電模式。儘管在最初實驗階段就能夠觀測到運動想像相關節律的變化，大部分用戶需要經過很長時間的訓練之後才能有效的使用運動想像腦機接口，因此如何減少用戶訓練時間是一個亟待解決的關鍵問題。本項目研究了基於多模態神經反饋的用戶運動想像訓練方法，目的是提高運動想像訓練的效果，減少訓練時間。在國家自然科學基金支持下，本項目進展順利，已完成主要研究內容。首先，實現了基於虛擬現實和可視化技術的多模態神經反饋，提高了用戶專注度和運動想像訓練效率；其次建立了無監督以及半監督反饋訓練範式，實現了用戶與計算機互相適應的訓練，大大縮短了單次訓練時間。另外，通過整合多種模態腦信號，實現了基於多種腦信號的混合特徵反饋模型，提高了反饋的準確性。並建立了基於機率輸出的野點檢測算法，實現了聯合時域、頻域和空域信息的特徵提取，以及基於稀疏貝葉斯學習的自動特徵選擇算法。最後，實現了基於運動想像腦-機接口的殘疾人運動功能康復訓練系統，並完成其效果評估。本項目的研究成果發表在包括IEEE Transactions on Biomedical Engineering，IEEE Transactions on Neural System and Rehabilitation Engineering等本領域國際權威期刊上，並申報了多項專利。
