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时间:2019-05-15
《用于穴位电刺激的脑-机接口反馈训练技术研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、中文摘要近年来,因脑血管疾病而导致上肢瘫痪的患者人数日趋增长,这些患者因不能控制肢体正常活动,导致上肢肌肉萎缩严重,不仅影响了生活质量,而且增大了康复难度。穴位电刺激(ElectricalAqupointStimulation,EAS)将欧美国家的电神经刺激疗法,与传统针灸穴位相结合,能够起到恢复肌肉张力,辅助康复的效果。但现今的EAS技术均由医护人员进行操作,患者的自主性与参与度不足,无法达到理想康复效果。脑.机接口(Brin.ComputerInterface,BCI)技术的兴起和迅速发展使EAS的自动控制成为可能。本文利用了BCI技术中的想像动作
2、诱发事件相关去同步(EventRelatedDesynchronization,ERD)现象,设计了一个脑。机接口控制穴位电刺激的BCICEAS系统。该系统控制平台由信号采集模块、信号分析模块和设备控制模块组成。使用者按照系统界面所给出的提示,执行想象或者静息任务,系统采集相应的脑电信号,经脑电放大器和信号采集卡分别进行放大滤波和A/D转换后输入计算机;然后在LabVIEW平台上完成基于Fisher参数的特征频段提取信号处理,使用马氏分类器进行分类;最后将分类信号转换为控制信号完成对穴位电刺激器的控制。针对目前脑.机接口研究中缺乏对于训练.脑电特征相关
3、性的探索,尤其是缺乏统计学意义上训练如何影响特征变化的相关研究的问题,本文对训练过程和反馈环节的引入进行了相应的研究,以期提高系统的使用效果。为测试系统性能以及研究训练过程对脑电控制信号的影响,研究中设计了可实时显示脑电功率谱值的动态液柱图用于反馈调整想象状态,将12名受试者分成有反馈组和无反馈组两个小组进行了一系列的训练实验。结果表明,该训练对于脑电特征有显著的增强作用,两个小组的受试者在经过完整的训练过程后其脑电特征均表现出显著的增强;另外,反馈环节的引入可以提高训练的效果,有反馈组的脑电特征增强幅度要明显高于无反馈组。最后,本文对受试者采用反馈训
4、练后进行在线BCICEAS的系统测试,受试者的实验正确率可达到76.7%以上,其中最高正确率可达90.9%,从而验证了本文所设计BCICEAS系统的可行性。以上实验结果表明文中所设计结合反馈训练技术的BCICEAS系统可以有效实现将想像动作转化为穴位刺激自主控制的功能,在残疾患者上肢康复方面具有较高的应用前景,未来有望获得进一步推广。关键词:脑.机接121穴位电刺激马氏分类器反馈训练事件相关去同步ABSTRACTInrecentyears,thenumberofsuffererswithparalyzedarmsforcerebrovasculardi
5、seaseisincreasingdramatically.Thesepatientsarenotabletocontroltheirlimbsfornormalactivities,whichwillpossiblyleadtosevereupper.1imbmuscleatrophy,asaresult,willnotonlydebasethequalityoflife,butalsoincreasethedifficultyofpatients’recovery.ElectricalAcupointStimulation(EAS)whichcom
6、binedtheelectricalnervestimulationtherapyofEurope&USAwithtraditionalacupuncturepointscanplayanimportantroleinrestoringthemuscletensionandassistingtherecoveryeffect.However,underthecurrentEAStechnology,theseareallcarriedbythemedicalstaff,whilethepatientswithpoordegreeofautonomyan
7、dparticipationwhichmayleadtounsatisfyingrecoveryeffect.TherapidriseanddevelopmentofBrain-Computer-Interface(BCI)technologymakestheautomaticcont.rolofEASpossible.ThisthesismadeuseofTime—RelatedDesynchronizationphenomenonevokedbyimaginarymovementtodesignanBCI.controls.EAS(BCICEAS)
8、system.Thesystemconsistedofsignalacquisitionmod
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