脑机接口控制的下肢功能性电刺激系统研究_姚林

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1、31卷5期中国生物医学工程学报Vol．31No．5Octotber20122012年10月ChineseJournalofBiomedicalEngineering脑机接口控制的下肢功能性电刺激系统研究*姚林张定国王颖(上海交通大学机器人研究所机械系统与振动国家重点实验室，上海200240)摘要:研发基于脑机接口控制的功能性电刺激系统，服务于下肢的运动康复。脑机接口采用的是基于稳态视觉诱发电位的脑电信号技术。使用线性判别分析分类器来处理脑电信号的频域特征，实现对下肢5种运动状态的控制意图识别，即开始、快速、慢速、停止和

2、空闲状态。识别的意图转化为指令触发电刺激系统，刺激下肢的相关肌肉产生运动，并测量关节角度。设计的系统在6位正常受试者上进行了单纯的脑机接口实验，其中2位分别进行了脑机接口控制的小腿摆动与下肢行走的电刺激实验。在小腿摆动实验中刺激的是股直肌，行走运动实验中刺激的是两条腿的髂腰肌、臀大肌、股直肌和腘绳肌。实验分析了电刺激尾迹对脑电信号的影响，结果表明设计的脑机接口可以准确地识别运动意图(平均识别率高于85%)，并能够实现电刺激作用下与该意图相对应的下肢期望运动。关键词:脑机接口;稳态视觉诱发电位;脑电;功能性电刺激;下肢康

3、复中图分类号R318.08文献标志码A文章编号0258-8021(2012)05-0690-07StudyonBrain-ComputerInterfaceControlledFunctionalElectricalStimulationSystemforLowerLimbs*YAOLinZHANGDing-GuoWANGYing(StateKeyLaboratoryofMechanicalSystemandVibration，InstituteofRobotics，ShanghaiJiaoTongUniversity

4、，Shanghai200240，China)Abstract:Inthiswork，inordertorestorethemovementsoflowerlimbsforparalyzedpatients，afunctionalelectricalstimulation(FES)rehabilitationsystembasedonbrain-computerinterface(BCI)wasdeveloped．BCIadoptsthetechnologyofsteady-statevisualevokedpotent

5、ial(SSVEP)basedEEG．Lineardiscriminatedanalysiswasusedastheclassifiertoprocessfrequency-domainfeaturesofEEG．Fivetypesofmotionintentioncanberecognized，i．e．start，fast，slow，stopandidlestates．TheintentionrecognizedwastranslatedasacommandtotriggerFESsystem，andstimulat

6、edtheconcernedmusclesoflowerlimbstogeneratemovements，meanwhilejointanglesweremeasured．SixhealthysubjectstookpartinthepureBCIexperiments，andtwoofthesubjectstookpartinexperimentsofswingingandwalkingmovementscontrolledbyBCI-FESseparately．Duringswingingexperiment，re

7、ctusfemoriswasstimulated．Duringwalkingexperiment，iliopsoas，glutaeusmaximus，rectusfemoris，andhamstringsoftwolegswerestimulated．FESartifactsonEEGwereanalyzedduringexperiments．Theresultsshowedthatthemotionintentionwaswellrecognized(averagerecognitionaccuracyratewas

8、over85%)，andthesubjectscanrealizetheexpectedlowerlimbmovementsviaFESaccordingly．Keywords:brain-computerinterface;steady-statevisualevokedpotential，electroencephalogra