学术讨论—脑电信号特征提取及分类.docx
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1、第 5 章 结论与展望第 1 章 绪论1.1 引言大脑又称端脑,是脊椎动物脑的高级的主要部分,由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分,即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢 。大脑是人的身体中高级神经活动中枢,控制着人体这个复杂而精密的系统,对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的 。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成,其中每个单元体有大约104个连接,这些单元体称做神经元。在生物学中,神经元是由三个部分组成:树
2、突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连,连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时,可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降,产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位(静息电位(Resting Potential,RP)是指细胞未受刺激时,存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差)。人的神经细胞的静息电位为-70mV(就是膜内比膜外电位低70mV)。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的
3、电特性决定着神经元的电活动 。当神经元受到外界刺激时,神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性,当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋,神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知,膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件,是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部,树突的外形就像树根一样发散,由很多细小的神经纤维丝组成,可以接收电信号,然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话,那么细胞体就是树桩,对树突传递进来的信号进行处理,如果信号超过特定的阈值,细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干,是一根细长的纤维体,它
4、把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制,才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波,对脑来说,脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年,英国的青年生理科学工作者卡通(R.Caton)就在猴脑和兔脑上记录到了脑电活动,并发表了“脑灰质电现象的研究”论文,但当时并没有引起广泛的关注 。1872年,贝克(A.Beck) 再一次发表脑电波的论文,才引起广泛关注,从而掀起脑电现象研究的热潮。可是,直至1924年德国的精神病学家贝格尔(H.Berg
5、er) 才真正地记录到了人脑的脑电波,从此人的脑电图诞生了。 图1.1 人脑图 图1.2 神经元图1.2 脑机接口概述1.2.1 脑机接口背景及意义脑-机接口( Brain-Computer Interface , BCI) 是在大脑与外部设备之间建立的直接的交流通道。脑机接口技术产生于二十世纪七十年代,是一种多学科的交叉技术,目前它在国际研究领域非常活跃,它涉及生物技术、生物医学工程、纳米技术、认知科学、信息技术、计算机科学、神经科学和应用数学等,成为众多学科科研工作者的研究热点。人的大脑是一个极其复杂的系统,研究人的思维机理、实现神经系统损伤患者于周围环境进行信息交换是神经学领域里的极其重
6、要的一项研究课题。人体脑电信号综合地反映了大脑神经系统的思维活动,是分析脑状况和神经活动的主要依据 。脑电信号与神经系统脑部疾病如脑血管病、癫痫、神经系统损失等有着密切的关系。因此脑电信号的分析处理和分类识别对脑部疾病的病态预报、辨识和防治具有很重要的意义。BCI为人们提供了与外界进行交流和控制的另一种方式,人们可以不通过语言和动作来交流,而是直接通过脑电信号来表达思想、控制设备,这也为今后智能机器人的发展提供了一个更为灵活的信息交流方式。脑-机接口作为连接生物智能系统和人工智能系统的一个复杂平台,对脑机接口的研究是一项长期而艰巨的任务。最近十年来,脑-机接口的研究有了可喜的发展 。在全球范围
7、内,越来越多的学者和教师等科研人员投入到脑-机接口的研究热潮中来。BCI装置的应用场合大致有如下四个方面:一是为思维正常但神经肌肉系统瘫痪(如脊髓 (或脑干) 损伤,肌萎缩性侧索硬化等)的病人设计出合适的BCI装置,让病人恢复对身体肌肉的控制和交流能力;二是当传统控制方式不能完全满足一些场景的控制要求时,为特殊环境作业人员提供辅助控制(如医疗手术、航空航天等);三是BCI装置可为人们提供另一种新的娱乐方式,例如用“思想”玩网络游戏等;四是在研究自动化控制的同时,加深对人类脑电活动规律的认知深度 。上述四方面中第一个应用场景是目前最重要的应用,而随着研究的深入和扩展,其他的更多的应用场合也正在不
8、断的增加。时至今日,大多数BCI系统仍然处于实验室的理论研究阶段,直到最近几年,才逐渐看到其在实用的医疗器械装置中崭露头角。BCI系统将“电脑”与“人脑”完美地整合在同一个系统中,可以说实现了一句古话:“心想事成”。虽然目前BCI技术的开发中还存在许多技术难关尚未攻破,但从目前所取得的阶段性成果中我们已经看到了开发此类装置的重要科学价值及其广泛的应用前景。现在,使用脑-机接口技术研制的的人机交互系统在航空航天、智能控制和信息处理等领域也有着广泛的应用。中国有大约三千两百多万 老年人需要不同形式的护理,而目前我国为老年人提供的服务设施严重短缺。同时,由于各种灾难和疾病造成的残障人士也很多,这就更
9、加增大了对服务设施的需求。目前许多发达国家采用服务机器人为老年人与残疾人士提供服务,用来提高他们的生活质量。但是,由于大多数服务机器人与人的交互方式都是通过声音、按钮等传统方式,而很多老年人及残障人士部分或完全丧失了自主控制肌肉的能力,甚至吞咽、说话都困难,这些人控制此类服务机器人的难度非常大。如何使这部分人群重新恢复对外部世界的控制能力以及与外部世界交流的能力,帮助他们重新返回现代社会是目前研究的热点 。脑机接口是人脑与计算机或其他电子设备之间建立的直接的交流和控制通道。通过这种通道,人就可以直接通过脑来表达想法或操纵其他设备,而不再需要通过肢体的动作或语言,这是一种全新的通信和控制方式。由
10、于其无创性、记录简单和高时间分辨率,利用脑电图方法获得人脑的电活动信号已成为脑-计算机接口研究、神经障碍患者康复研究等领域的重要监测手段。研究脑机接口有非常深远的意义,尤其是在脑机接口实用装置上。现在国内已经有很多科研单位及高校都在积极展开脑机接口的研究工作。并且,随着人们对脑机接口越来越深入的研究,目前已经有一些小组成功开发了一些基本可用的脑机接口原型 。另外,有些企业也认为脑机接口的市场前景很广阔,正在着力开发医学或非医学应用的脑机接口产品。由此观之,人们在进行基础研究的同时,也要及时地花时间开发真正实用的脑机接口系统,以便研究的工作能跟上发展迅速的脑机接口潮流 。1.2.2 研究历史和国
11、内外现状1924年德国精神病学家,耶那大学的Hans Berger教授 首次发现并记录到人脑由规则的脑电活动。通过大量的实验研究确认了脑电图(electroencephalogram, EEG)的存在后,他于1929年正式发表了“关于人脑电图”的论文,对人脑的电活动和脑电图做了精确的描述,奠定了脑电图学的基础。在人脑的中枢神经系统中始终存在着伴随脑神经活动所产生的电位活动,把这种电位活动检测出来就是脑电图。此后脑电图研究得到迅速发展,并推广到了全世界。1932年,Hans Berger和Dietsch 开始使用傅里叶变换分析脑电信号; 20世纪70年代,在美国国防部的国防先进技术研究署(DAR
12、PA,Defense Advanced Research Projects Agency,就是这个部门发明了互联网)资助下,加利福尼亚大学洛杉矶分校(UCLA, University of California Los Angeles)开始尝试利用脑电信号,将人类思考的结果不借助肌肉和神经组织,而直接通过计算机来输出让思考可以直接被看到,让人脑可以直接控制机械 。直到这时,脑-机接口(Brain-computer Interface,BCI)这个名词才首次出现在科学文献中。伴随这个词出现的是人们对大脑活动越来越深入的理解。1978年,人们发现猴子可以在训练后,能够快速学会自由地控制初级运动皮层
13、中单个神经元的放电频率 ;1989年,约翰霍普金斯大学的科学家发现了恒河猴手臂运动方向和大脑运动皮层中单个神经元放电模式的关系 ;到了九十年代,一些研究人员已经能够实时捕捉运动皮层中的复杂神经信号,并且用来控制外部设备,使得机械义肢可能变得和原生肢体一样容易使用,人类在进化的漫长道路上看到了一种全新的可能性:人和机械,可以作为一个生命的不同组成部分而共同存在。1990年代中期随着信号处理和机器学习技术的发展,脑机接口的研究逐渐成为热点; 1991年Wolpaw 等发表了通过改变脑电信号中的mu节律幅度来控制光标移动的成果,最先提出了大脑驱动控制技术的概念,即脑电控制。之后不断出现有关脑电控制的
14、实例;1999年,Birbaumer等人描述了一个使用脑电信号的脑机接口系统,以及其在残障人士身上测试的情况。在他们开创性的工作中,Birbaumer等人展示了一个身患肌萎缩性(脊髓)侧索硬化(ALS)症病人成功使用BCI系统控制一个拼写装置并与外界交流 。这个系统是根据这样一个事实:受试者能够自主的学习慢皮层电位的规律,通过反馈训练学习,受试者可以使SCP幅度产生正向或负向偏移。系统的缺点是它的通信速率也相对较慢,并且通常都需要受试者对系统进行数月的训练与学习。2000年,Nature发表了题目为“Real Brains for Real Robots”的文章,报道了用从猴子大脑皮层获取的神
15、经信号实时控制一个千里之外的机器人的例子 。在Birbaumer等人工作的同时,一种以相关于运动想象的脑电信号变化作为控制信号的脑机接口系统也正在发展(Pfurts Cheller和Neuper,2001)。这些系统在很长一段时间内都只由健康人或者是四肢瘫痪者来测试,如今可选的测试对象加进了肌萎缩性(脊髓)侧索硬化(ALS)症病人和其它残障对象。2002年,清华大学生物医学工程研究所高上凯教授等人开发出了一个基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的视觉拨号系统。该系统运用不同频率的视觉刺激可以诱发频域特征明显的脑电信号的原理,只需用眼睛注视就能输入期望的号码,该系统的速度居世界前列,可以达到68b
16、its/min。此外,他们还较为深入的研究了基于运动想象的脑机接口系统。目前他们的研究所主要从两方面推进脑机接口的研究:一方面为研究脑机接口控制过程中的神经机理以实现具有互适应能力的脑机接口算法;另一方面为研制具有实用价值的脑机接口装置。2004年6月,马萨诸塞州福克斯煲的“赛博动力学”公司(Cyberkinetics) 为一位24岁的四肢瘫痪者马特内格尔(Matt Nagle)脑中植入了一枚芯片。这枚被叫做“脑门”(BrainGate)的芯片只有药片大小。医生为马特做了一个开颅手术,把“脑门”放在大脑表面。在经过9个月的练习之后,马特可以仅凭思考来收发电子邮件、控制一个机械手臂,甚至可以玩电
17、脑游戏。“脑门”有96个电极,可以探测1000多个神经元细胞的活动。将这些神经元的活动发送出来,通过电脑的分析和处理,让马特获得了更好的生活质量 。 2008年,匹兹堡大学的一项研究成果发表在自然杂志上。他们的一个研究小组将微电极阵列植入恒河猴大脑的运动区,采集多个神经元的放电信号,并且通过计算机转换成电动假肢的控制命令。经过一段时间的训练之后,猴子学会了直接用大脑控制假肢运动,对抓取力度和假肢运动轨迹的控制达到了很高的准确度,几乎把机械假肢当成了自己的另一条手臂。 美国New York州的Wadsworth研究中心,奥地利的格拉茨大学,以及德国、加拿大等都在进行前沿性的研究。国内的像清华大学
18、、华中科技大学、上海交通大学、中南民族大学、等都有研究,而清华大学在这方面做的比较深入。目前世界上处于领先地位的研究机构都有很不错的脑机接口实验系统。德国柏林的Fraunhofer学院建立了一个叫做B脑机接口的原型机系统,并且在这个原型机基础上开发了一些具体的实例系统。最成功的一个例子是一个利用运动想象(motor image)进行字符输入的系统,这个系统的拼写速度可以达到每分钟7.6个字符 。在这个系统中,利用被试者想象右手或右脚运动来产生两种不同的脑电波,系统分析识别这两种不同的脑电波然后分别作为“选择”和“确定”的意思,通过这种方式来让被试者选择期望输入的字符。和之前的基于P300的字符
19、拼写系统相比,这个系统的通讯速度提高了很多。奥地利格拉茨科技大学的脑机接口研究小组也是以运动想象为主要实验模式,实现了多类在线异步脑机接口系统,其中的典型代表为神经假肢控制系统。这个系统中实验者是一名小儿麻痹症患者,患者的左手手臂不能够自由抬放,手指不能抓握。实验中分析识别患者运动想象时发出的脑电信号,转化为假肢的控制指令,从而使患者可以实现左手手臂的举起、放下、手指的抓紧和松开等动作,从而让患者实现一定程度的自理。除此之外,该小组还开发出了其他的脑机接口系统,像多媒体控制、虚拟键盘拼写等 。无独有偶,德国著名的图宾根大学的wolpaw等使用另一种方法设计了一种思想翻译装置,通过监测慢皮质电位
20、的变化来实现对外部设备的控制。系统中通过使用视觉反馈技术实现了字母拼写的功能。此外,美国纽约州最全面的州立健康实验室Wadsworth中心主要研究如何用从运动感觉皮质测得的脑电信号控制指针的一维或二维运动 。为了便于比较和评估,他们研制了脑机接口-2000 通用系统,目前世界上200 多个实验室都已经在使用脑机接口-2000 通用系统。最近,脑电波研究小组和脑电波研究方向的人数都在增加,但即使都是做脑机接口研究的小组,也是从不同的方面找不同的突破口,用来实现不同的应用,可以说是百家齐放,百花争鸣。早在1995 年,全球的研究小组还不到6个,可是到了1999 年,研究小组的个数已经超过了20,截
21、止目前,世界各地的研究小组也有近百个。随着研究小组的增多,与此相关的学术会议也日渐频繁,相关的学术刊物文章也比比皆是,很多相关领域的杂志都已经为脑机接口开辟了专刊。同时国际脑机接口竞赛也应运而生,竞赛组织者会提供真实系统下采集的真人的EEG数据,各参赛小组或个人对这些数据进行分析处理,最后提交结果和算法检验说明,此竞赛迄今为止已经顺利举办了很多次。伴随着脑机接口竞赛的成功举办,越来越多的研究单位开始对脑机接口技术产生兴趣。目前研究者们把用在各个领域的特征提取和分类的算法拿来研究对EEG信号的特征提取和分类。常用的特征提取算法有:自回归模型(AR模型)、功率谱密度估计、小波变换、混沌法、公共空间
22、模式、新型描述符、多维统计分析等。常用的分类方法有:Fisher线性判别、贝叶斯方法、BP神经网络、支持向量机等。经过多年的努力,BCI的研究取得了不少令人欣慰的成果,但不可否认的是尚处于发展阶段。目前,大多数BCI仍然处于实验阶段,大部分测试在正常人中进行,在残疾人中测试较少 。BCI要进入实际应用阶段,还有很多问题等待解决,如:如何降低脑机接口系统对感觉输出通道和常规运动的依赖程度;脑机接口系统的信息传输率需要提高;目前还没有准确客观地评估脑机接口系统性能的规范;如何更有效地剔除各种噪声,获取清晰的脑电信号,寻求有效的信号特征、最优的特征提取和转换算法;脑机接口系统的开发要注重多样化、个性
23、化,用来满足脑机接口系统应用广泛性的要求和使用者个体的差异;怎样设计出更为合理的学习训练方法,让使用者在尽可能短的时间内最有效地控制其脑电信号特征;减少电极的数量,降低使用的复杂程度,增强脑机接口系统的稳定性和兼容性;提高用户使用时的自动化程度;增强使用者与脑机接口系统的相互适应性。近些年来,脑电波和大脑意识之间的作用关系的研究取得了显著的进展,科研人员意识到可以根据不同的脑电信号对不同的意识任务进行精准而迅速的分类,从而实现神经障碍患者和外界环境的信息沟通 。脑机接口的开发和探索还存在着很多问题。尽管目前存在的这些问题不可能在短时间内完全解决,但它却为我们今后的研究方向提供了指导作用。相信随
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