BCI技术综述.ppt
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▪ 大脑皮层功能分区：运动区、体感区、视 觉区、听觉区、联合区。
▪ 导联方式：单极导联、平均导联和双极导 联。
wenku.baidu.com
EEG按频率范围的分类
▪ 从头皮测得的脑电信号为10-100μV/0.5100Hz的随机信号； 按频率范围分类：
▪ delta 波：频率低于 3Hz，主要出现于额叶和枕叶； ▪ theta 波：4-7Hz；顶叶、额叶； ▪ alpha 波：出现于头后部、枕部的幅值较高的8-13Hz的信
BCI系统的分类
▪ 植入式与非植入式 ▪ 独立式与依赖式 ▪ 同步式与异步式 ▪ 自发脑电信号式与诱发脑电信号式
BCI技术研究现状
现阶段研究比较成熟的脑电方面有： ▪ P300事件相关电位、 ▪ 稳态视觉诱发电位（SSVEP)、 ▪ 事件相关同步或去同步、 ▪ 皮层慢电位、 ▪ 自发脑电节律。
BCI技术应用领域
▪ 特征提取部分：通过各种提取方法完成对 不同思维方案的脑电信号提取，常用的方 法时域分析法、频域分析法、时频分析法 及基于非线性动力学的分析法。
▪ 模式识别部分：对提取的特征信号进行分 析处理和分类，识别出受试者究竟采用何 种思维方案，想要发出哪种控制命令的判 断。
▪ 控制命令输出部分：根据识别出的受试者 的意图，给出相应的控制信号完成对外界 设备的操作和控制。
基于运动想象的脑机接口
▪ EEG信号的采集：
记录C3、C4区域中的28个电极采集到的脑电数字 时序信号； 电极检测到的脑电信号转换为数字信号，进行滤 波、去伪； 采集到的运动想象有关的脑电信号一般时长为4S， 采样频率若为250Hz，则一份脑电数字时序信号 含有1000个数据；
基于运动想象的脑机接口
中9-15HZ频率的能量做28维的特征向量。
2. 基于HHT的脑电信号能量特征提取法： 对1-4秒/6-30HZ的时域信号采用HHT变换到时
域-频域-空间的能量谱，取每半秒/4HZ为一单元， 将每个电极分为 36个单元能量谱，28导联共 1008个特征值。
基于运动想象的脑机接口
▪ 特征选择：
当特征向量维数过度时，将会影响整个系统的 分类速度，进而影响到BCI系统的通讯速度，因此 需要在不影响分类精度的情况下将冗余的电极去 除；需要用到一些智能优化算法，常用的有遗传 算法、粒子群算法等。
▪ 康复领域中的应用：配合残疾人执行动作； ▪ 军事领域中的应用：控制模拟飞行器飞行，
机械的操作； ▪ 生活娱乐中的应用：控制电器开关、游戏
中人物的互动；
基于运动想象的脑机接口
▪ 运动想象是事件相关同步/去同步法中应 用最成熟的一种分类方法；
当人在想象左、右手或脚、舌头运动时，大脑特 定区域将会产生alpha和beta频谱震荡的幅度降低， 此现象称为ERD；而后alpha和beta频谱震荡的幅 度增加的现象称为ERS；与左右手运动想象相关 的区域主要在大脑的运动体感区：也就是标准导 联的C3、C4。
谢谢！
大脑头皮层脑电导联
▪ 脑电导联图：国际 10-20 导 联 系 统 ， 标 准为22个电极，通常 在脑电采集系统中为 了增加信号采集精度， 会扩展电极放置阵列， 目前最大的导联做到 256个电极。
▪ A代表耳，C代表中央皮层，Fp代表额叶前 部，F代表额叶，P代表顶部皮层，O代表枕 部，T代表颞叶 。
基于运动想象的脑机接口
▪ 特征分类：
特征向量选择完成就可以对低维特征向量进 行分类；将基于左手或右手的特征向量数据组进 行高正确率的分类是我们需要完成的任务，常用 方法有：贝叶斯概率判别、线性判别分析、人工 神经网络、支持向量机等。
BCI技术的发展方向
BCI存在的不足之处：
1. 分类精度和分类速度有待提高； 2. 可识别类别数有待增加； 3. 自适应性不强
BCI技术综述
汇报人：王东洋 2011年5月17日
脑机接口的定义
▪ 脑机接口：基于脑电信号实现人脑与计算 机或其他电子设备通讯和控制的系统；通 常BCI不依赖于脑的正常输出通路（外周神 经系统及肌肉组织）。
▪ 脑电信号：测量电极和用来当基准的参考 电极所采集得到电位的差值，是两个电极 间大量神经元自发性、节律性放电的电位 差的记录。
▪ 特征提取：
脑电信号都是非线性、非稳定的随机信号，对 其分析、处理和分类不只是在时域下就能完成的， 还需要用到频域分析法、时频分析法等；
常用的方法有：自回归模型、小波分析、独立 分量分析 。
基于运动想象的脑机接口
1. 基于傅立叶变换的脑电信号能量提取法： 取每导联的后3秒的数据做频域分析，提取其
号；其中10Hz左右的为mu节律，幅值大多低于50μV； ▪ beta 波：额叶和中央区，频率范围14-30Hz； ▪ gamma 波：脑电波的高频部分（>30Hz）。
BCI系统介绍
▪ BCI系统包括：信号采集部分、特征提取 部分、模式识别部分、控制命令输出部分。
▪ 信号采集部分：通过放在头皮层上的电极 采集到微弱的脑电信号，经高倍放大、模 数转换、滤波、去伪等操作；
▪ 导联方式：单极导联、平均导联和双极导 联。
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EEG按频率范围的分类
▪ 从头皮测得的脑电信号为10-100μV/0.5100Hz的随机信号； 按频率范围分类：
▪ delta 波：频率低于 3Hz，主要出现于额叶和枕叶； ▪ theta 波：4-7Hz；顶叶、额叶； ▪ alpha 波：出现于头后部、枕部的幅值较高的8-13Hz的信
BCI系统的分类
▪ 植入式与非植入式 ▪ 独立式与依赖式 ▪ 同步式与异步式 ▪ 自发脑电信号式与诱发脑电信号式
BCI技术研究现状
现阶段研究比较成熟的脑电方面有： ▪ P300事件相关电位、 ▪ 稳态视觉诱发电位（SSVEP)、 ▪ 事件相关同步或去同步、 ▪ 皮层慢电位、 ▪ 自发脑电节律。
BCI技术应用领域
▪ 特征提取部分：通过各种提取方法完成对 不同思维方案的脑电信号提取，常用的方 法时域分析法、频域分析法、时频分析法 及基于非线性动力学的分析法。
▪ 模式识别部分：对提取的特征信号进行分 析处理和分类，识别出受试者究竟采用何 种思维方案，想要发出哪种控制命令的判 断。
▪ 控制命令输出部分：根据识别出的受试者 的意图，给出相应的控制信号完成对外界 设备的操作和控制。
基于运动想象的脑机接口
▪ EEG信号的采集：
记录C3、C4区域中的28个电极采集到的脑电数字 时序信号； 电极检测到的脑电信号转换为数字信号，进行滤 波、去伪； 采集到的运动想象有关的脑电信号一般时长为4S， 采样频率若为250Hz，则一份脑电数字时序信号 含有1000个数据；
基于运动想象的脑机接口
中9-15HZ频率的能量做28维的特征向量。
2. 基于HHT的脑电信号能量特征提取法： 对1-4秒/6-30HZ的时域信号采用HHT变换到时
域-频域-空间的能量谱，取每半秒/4HZ为一单元， 将每个电极分为 36个单元能量谱，28导联共 1008个特征值。
基于运动想象的脑机接口
▪ 特征选择：
当特征向量维数过度时，将会影响整个系统的 分类速度，进而影响到BCI系统的通讯速度，因此 需要在不影响分类精度的情况下将冗余的电极去 除；需要用到一些智能优化算法，常用的有遗传 算法、粒子群算法等。
▪ 康复领域中的应用：配合残疾人执行动作； ▪ 军事领域中的应用：控制模拟飞行器飞行，
机械的操作； ▪ 生活娱乐中的应用：控制电器开关、游戏
中人物的互动；
基于运动想象的脑机接口
▪ 运动想象是事件相关同步/去同步法中应 用最成熟的一种分类方法；
当人在想象左、右手或脚、舌头运动时，大脑特 定区域将会产生alpha和beta频谱震荡的幅度降低， 此现象称为ERD；而后alpha和beta频谱震荡的幅 度增加的现象称为ERS；与左右手运动想象相关 的区域主要在大脑的运动体感区：也就是标准导 联的C3、C4。
谢谢！
大脑头皮层脑电导联
▪ 脑电导联图：国际 10-20 导 联 系 统 ， 标 准为22个电极，通常 在脑电采集系统中为 了增加信号采集精度， 会扩展电极放置阵列， 目前最大的导联做到 256个电极。
▪ A代表耳，C代表中央皮层，Fp代表额叶前 部，F代表额叶，P代表顶部皮层，O代表枕 部，T代表颞叶 。
基于运动想象的脑机接口
▪ 特征分类：
特征向量选择完成就可以对低维特征向量进 行分类；将基于左手或右手的特征向量数据组进 行高正确率的分类是我们需要完成的任务，常用 方法有：贝叶斯概率判别、线性判别分析、人工 神经网络、支持向量机等。
BCI技术的发展方向
BCI存在的不足之处：
1. 分类精度和分类速度有待提高； 2. 可识别类别数有待增加； 3. 自适应性不强
BCI技术综述
汇报人：王东洋 2011年5月17日
脑机接口的定义
▪ 脑机接口：基于脑电信号实现人脑与计算 机或其他电子设备通讯和控制的系统；通 常BCI不依赖于脑的正常输出通路（外周神 经系统及肌肉组织）。
▪ 脑电信号：测量电极和用来当基准的参考 电极所采集得到电位的差值，是两个电极 间大量神经元自发性、节律性放电的电位 差的记录。
▪ 特征提取：
脑电信号都是非线性、非稳定的随机信号，对 其分析、处理和分类不只是在时域下就能完成的， 还需要用到频域分析法、时频分析法等；
常用的方法有：自回归模型、小波分析、独立 分量分析 。
基于运动想象的脑机接口
1. 基于傅立叶变换的脑电信号能量提取法： 取每导联的后3秒的数据做频域分析，提取其
号；其中10Hz左右的为mu节律，幅值大多低于50μV； ▪ beta 波：额叶和中央区，频率范围14-30Hz； ▪ gamma 波：脑电波的高频部分（>30Hz）。
BCI系统介绍
▪ BCI系统包括：信号采集部分、特征提取 部分、模式识别部分、控制命令输出部分。
▪ 信号采集部分：通过放在头皮层上的电极 采集到微弱的脑电信号，经高倍放大、模 数转换、滤波、去伪等操作；