●前言
第1章腦機接口技術概述1
1.1腦機接口的概念1
1.1.1基本概念1
1.1.2BCI的分類3
1.2有損BCI7
1.2.1有損BCI概述7
1.2.2有損BCI發展中的一些重要研究9
1.2.3有損BCI的發展趨勢18
1.3無損BCI20
1.3.1基於EEG的BCI20
1.3.2基於fNIRS的BCI26
1.3.3其他無損BCI27
1.2本書的內容安排29
參考文獻29
第2章事件相關電位腦機接口33
2.1引言33
2.2P300speller及其衍生範式32
2.2.1P300speller的設計32
2.2.2oddball刺激範式與P300波35
2.2.3P300speller的改進和衍生範式35
2.3P300-BCI與ERP-BCI35
2.3.1ERP的P300成分35
2.3.2瞬態視覺誘發電位BCI36
2.4ERP-BCI的設計37
2.4.1需求分析和選項確定37
2.4.2設計要素Ⅰ：視覺設計38
2.4.3設計要素Ⅱ：刺激編碼設計39
2.4.4設計要素Ⅲ：刺激序列時間控制20
2.4.5設計要素Ⅳ：信號處理與目標識別算法41
2.5相關的分析方法43
2.5.1ERP特征計算43
2.5.2ERP特征時空模式分析43
2.6繫統性能評價44
2.6.1目標識別正確率44
2.6.2信息傳輸率44
2.6.3字符率45
2.6.4寫人字符率46
2.6.5實際信息傳輸率46
2.7本章小結47
參考文獻48
第3章視覺腦機接口範式中的刺激類型52
3.1引言52
3.2視覺刺激類型的設計53
3.2.1刺激類型的定義53
3.2.2刺激類型的分類53
3.3實驗設計和過程54
3.3.1實驗範式設計54
3.3.2實驗過程和數據采集55
3.4不同刺激類型的比較56
3.4.1字符識別方法56
3.4.2拼寫性能56
3.4.3分類器及特征的時空模式59
3.5本章小結61
參考文獻62
第4章事件相關電位腦機接口的超立方體編碼方案63
4.1引言63
4.2cube刺激編碼的設計64
4.2.1cube編碼的生成64
4.2.2目標預測方法65
4.2.3性能指標及優化66
4.3嵌入cube編碼設計66
4.3.1嵌入cube編碼66
4.3.2PITR計算和優化67
4.3.3很優性能和配置的函數特性67
4.4跨cube性能預測和優化方法68
4.4.1score-P模型69
4.4.2跨cube特征分布預測69
4.4.3cube編碼的優化70
4.5實驗設計70
4.5.1刺激設計70
4.5.2被試和數據采集72
4.5.3實驗過程72
4.5.4數據處理過程73
4.6很優嵌入cube編碼及分析73
4.6.1模型的檢驗73
4.6.2很優嵌入cube編碼76
4.6.3ERP時空特征隨目標刺激概率的變化81
4.7cube編碼優化的進一步討論83
4.7.1關於碼長和正確率因素的進一步討論83
4.7.2子菜單設計的優化策略84
4.7.3刺激序列數的確定85
4.8本章小結86
參考文獻87
第5章基於視覺搜索任務和視線獨立的腦機接口範式88
5.1引言88
5.2基於oddball視覺搜索任務的拼寫範式90
5.2.1刺激序列設計90
5.2.2兩種刺激呈現模式91
5.3字符拼寫實驗93
5.3.1拼寫實驗93
5.3.2被試和數據采集94
5.3.3繫統校準95
5.4數據處理與分析方法95
5.4.1分類器訓練和在線字符識別95
5.4.2ERP計算與分析95
5.4.3離線性能分析95
5.4.4EOG校準與分析96
5.5結果與分析97
5.5.1繫統校準的結果97
5.5.2在線拼寫正確率97
5.5.3刺激誘發的特征電位97
5.5.4離線性能分析100
5.5.5眼動顯著度分析101
5.6oddball視覺搜索BCI範式的特點103
5.6.1自糾錯拼寫繫統的正確率要求103
5.6.2中心視覺和外圍視覺比較103
5.6.3任務復雜度和P300潛伏期的關繫104
5.6.4P300潛伏期的任務間差異105
5.6.5練習效應106
5.7進一步的改進107
5.7.1很優目標集大小107
5.7.2視覺設計的改進107
5.8本章小結108
參考文獻108
第6章視覺P300誘發電位控制多關節機械臂範式111
6.1引言111
6.2RM-501機械臂及其控制繫統112
6.3機械臂控制P300範式設計與實現114
6.3.1機械臂控制轉換方式設計115
6.3.2BCI控制指令集設計117
6.4信號處理算法及參數選擇119
6.4.1被試與信號采集119
6.4.2P300信號特征提取與分類算法120
6.4.3特征分類算法121
6.5實驗結果分析與討論121
6.5.1P300刺激呈現參數優化121
6.5.2P300刺激重復次數優化123
6.6本章小結125
參考文獻125
第7章基於視覺通道腦機接口的多移動目標選擇126
7.1引言126
7.2BCI類型選擇127
7.3基於SSVEP的移動目標選擇範式128
7.3.1SSVEP實驗範式設計128
7.3.2實驗設計131
7.3.3信號處理132
7.3.4實驗結果分析與討論135
7.4基於P300的移動目標選擇範式138
7.4.1P300動態範式設計138
7.4.2實驗設計139
7.4.3信號處理141
7.4.4實驗結果分析與討論143
7.5本章小結146
參考文獻147
第8章機械臂控制的運動想像腦機接口範式148
8.1引言148
8.2範式設計、實現及控制策略149
8.3數據處理152
8.3.1信號預處理與特征提取152
8.3.2最小距離分析方法153
8.4實驗結果分析與討論154
8.5本章小結157
參考文獻157
第9章基於運動想像腦機接口的虛擬倒立擺控制158
9.1引言158
9.2IPC繫統模型159
9.3基於MI-BCI的IPC控制範式設計與實現160
9.3.1EEG特征選擇160
9.3.2實驗準備161
9.3.3離線訓練設計162
9.3.4在線控制實驗設計165
9.4信號處理算法及改進166
9.4.1EEG信號的非平穩性166
9.4.2空域濾波算法及其適應性優化167
9.2.3分類算法及其適應性優化169
9.5實驗結果分析與討論172
9.5.1實驗結果分析172
9.5.2幾點討論172
9.6本章小結176
參考文獻176
第10章真實倒立擺腦機協同控制繫統177
10.1引言177
10.1.1BCI繫統控制回路的非對稱性177
10.1.2提升BCI繫統通信效率的基本方法178
10.1.3增加被控對像的信息輸人源178
10.2腦機共享自主性與腦機協同179
10.2.1腦機協同BCI控制繫統的基本原理179
10.2.2人類原子運動理論180
10.3基於腦機協同控制的IPC控制策略181
10.3.1控制方案確定181
10.3.2IPC平衡的協同控制實驗182
10.3.3信號處理算法188
10.3.2實驗結果分析188
10.3.5關於控制效果的討論191
10.2本章小結192
參考文獻193
第11章多分類運動想像腦機接口範式設計192
11.1引言192
11.2六自由度MI-BCI的設計與實現195
11.2.1實驗設計與數據采集195
11.2.2數據處理方法及改進197
11.2.3實驗結果分析200
11.3序列MI-BCI範式203
11.3.1實驗設計、數據采集與處理202
11.3.2實驗結果209
11.3.3分析與討論216
11.2本章小結220
參考文獻220
第12章序列運動想像腦機接口範式在機器人控制中的應用223
12.1引言223
12.2基於序列MI的機器人行走控制223
12.2.1被試MI任務選擇224
12.2.2機器人行走控制繫統設計225
12.2.3對比實驗設計228
12.2.4實驗結果229
12.3多關節機械臂BCI控制231
12.3.1機械臂控制實驗平臺232
12.3.2六分類序列MI範式233
12.3.3機械臂控制策略233
12.3.4實驗流程和性能指標234
12.3.5實驗結果235
12.4實驗結果分析與討論236
12.4.1序列MI範式的控制性能237
12.4.2序列MI-BCI存在的不足及其對控制性能的影響238
12.4.3序列MI範式設計中的關鍵因素240
12.5本章小結240
參考文獻241
第13章基於異步序列運動想像腦機接口的助殘輪椅控制242
13.1異步序列MI範式242
13.1.1異步序列MI任務設計243
13.1.2異步序列MI任務檢測算法244
13.2助殘輪椅BCI控制繫統設計247
13.2.1助殘輪椅實驗平臺248
13.2.2輪椅控制策略設計248
13.2.3助殘輪椅控制任務設計250
13.3實驗流程與結果250
13.3.1實驗流程250
13.3.2助殘輪椅控制結果252
13.3.3異步序列MI任務在線檢測結果252
13.3.4離線數據分析結果255
13.4分析與討論258
……

《腦機交互繫統技術》是作者及其團隊在腦機交互範式和原型繫統研究上十餘年的成果總結。書中提出P300超立方體編碼、序列運動想像範式、觸覺通道範式、移動目標選擇範式等創新性腦機交互方式方法。這些方法用於解決諸如運動想像模式拓展、視覺通道刺激優化、復雜繫統腦機操縱等領域內存在的難點問題，進而推動腦機接口技術的實用化進程。基於這些方法，成功實現機械臂操作控制、智能地面移動平臺控制、一級倒立擺控制等原型繫統。這些繫統多屬於國內*，繫統為腦機交互技術在各領域的應用提供整體方案，對相關繫統研究具有借鋻意義。這些原型設計思想經過適當改造，可移植於實際繫統的腦機控制中。本書主要面向腦機接口、人機交互、康復助殘等領域的科研人員和研究生，對人工智能領域的科技工作者也具有參考價值。