脑电信号识别方法的研究

2017年11月论述;317脑电信号识别方法的研究

魏晓熙(南开大学软件学院,00350)

【摘要】人类对大脑的探索已进入了数字化时代，随着脑信号检测技术的日益成熟以及人工智能算法的研究进展，脑信号的解读研究也展现 出越来越多的成果。本文首先介绍当下大脑信号获取的医学方法，而后简述脑电信号的特征提取以及分类识别方法，接着列举脑电识别的前沿 研究，最后对脑电信号识别的数据应用领域进行展望。

【关键词】脑电信号分类;机器学习；深度学习；脑机接口；脑控

【中图分类号】TP391.4 【文献标识码】A【文章编号】1006-4222(2017)21-0317-03

1引言

当今世界，随着利用EEG、M R I等神经成像技术提取大脑中信号的技术愈加成熟，更多的诸如OpenViBE、BCILAB的 脑机接口分析软件的出现，以往难以进行的人脑中信号提取与分析在当下变得可能。同时，随着机器学习与深度学习算法对信号分类领域技术的推进，大脑中信号的识别也变得更加准确。因此，近年来关于大脑信号的研究也越来越多，全球脑机接口研究机构数量已经发展到10年前的10倍以上，而且 持有脑机接口技术的企业已达数十家||]。本文综述当下前沿的大脑信号提取、特征选择及分类领域的研究，做出总结分析并给出该领域的前沿应用方向以供研究者参考。

2神经成像方法概述以及脑电信号的胜出人的行为引发大脑的激励活动，这些活动会引发大脑中血流以及电信号的变化，从这些变化中提取信号的过程叫做神经成像。目前神经成像方法从是否侵入人体的角度可划分为侵入式、非侵入式以及半侵入式。从原理上可划分为电生理学和血液代谢学方法。本文主要介绍皮质电描记、脑电描记、脑磁图技术和单光子发射计算机断层成像术等几种医学领域常用的神经成像方法，并叙述脑电描记法提取脑电信号用于大脑信号识别相对于其他方法的优势。

皮质电描记法（ECoG)是一种侵入式大脑信号检测方法，基于电信号原理将电极片直接植入颅内检测，提取信号清晰且具有良好的信噪比，但几乎不可用于非手术环境。脑电描记法(EEG)是一种非侵入式神经成像方法，将电极片置放于头皮特定位置，无需手术，具有高时间分辨率、易用、价格便宜以及安全等特性，是目前脑电信号识别最常用的信号提取方法。脑磁图技术(MEG)是对脑内神经电流发出的极其微弱的生物磁场信号的直接测量，可以与E E G互补，具有良好的时间和空间分辨率，但是需要SQUID等特殊装置。单光子发射计算机断层成像术(SPECT)是一种基于血液代谢学的方法，被测 需要摄入含有半衰期适当的放射性同位素药物，当药物达到

性别、年龄、职业等消费者的基本信息更加准确地定位适合消费者的商品，实现精准营销。还可以根据这些信息，提前向消费者推荐他们可能喜欢的商品，从消费者选择商品的被动营销模式转化为向消费者主动推荐商品的主动营销模式。利用 对数据的描述和刻画，使消费者用更短的时间、消耗更少的精力就可以准确的定位商品。本文中先通过用户画像实现数据库的构建，再借助用户画像建立模型，然后是消费者的细分，进行应用后，还可以根据消费者的反馈继续更新、迭代、优化数据库和模型。

通过不断的迭代和优化，可以得到更加完善和健全的用户画像。并且利用用花画像从更多角度、更全面地满足消费者

目标位置时由于衰变释放酌光子，被仪器所检测到，从而收集

到光信号。此外，其他人脑信号提取的方法还包括正电子发射

型计算机断层显像(PET)、功能性磁共振成像（MRI)、功能性

近红外光谱技术(刑IR)[1~21等。

在诸多的大脑信号提取方法中，脑电描记法目前在脑机

接口领域的研究中最为常用。脑电信号（EEG)提取不用像ECoG等方法需要进行侵入式手术，而直接使用电极片紧贴于

头皮特定位置即可，也不用像MEG、SPECT等方法需要非常

昂贵的医疗器械或特殊药品，同时也可以采集到信噪比可用、时间分辨率良好的信号。因此，E E G是当下大脑中信号识别最

热门的研究方向。

3脑电信号的类别及数据集

脑电信号（EEG)在脑机接口研究中有着重要地位，除上 述特点外，其优点还包括实验中该信号产生容易、不用进行侵

入式的刺激、采集脑电信号的时间比较短等。脑电信号整体可

划分为激励信号、自发信号以及混合信号，以下详细介绍各类

研究中常用的E E G信号和现有开源的E E G数据集。

常见的各种E E G信号包括:①稳态诱发电位(SSEP)是一

种当被试被施加周期性刺激时产生的E E G激励信号，如周期

性光源闪烁、声音、震动等。稳态视觉诱发电位(SSVEP)是其

中一种常用的视觉周期性刺激诱发的电位信号；②P300是当 被试受到一个突然或者不常见的外部激励时延迟300m s后产 生的一种E E G信号，刺激源在被试感知时出现的概率越低，则刺激产生的信号强度就越大；③慢皮层电位(SCP)可以反映

出皮层的电位变化的状况，被试通过一定时间的训练，可对 S C P的正反向进行控制|3|曰④E R D是指人在进行某一意识活动时，大脑皮层对应的处于激活状态的区域产生的脑电信号中

琢波和茁波(见表1)的低频部分将出现幅值衰减；⑤E R S则是 指大脑皮层的部分区域在没有受到刺激的情况下，该区域的

脑电信号中琢波和茁波出现幅值增加的情况。上述信号模式

可以组合成为混合信号，往往用于提高相应时间、B C I性能、的需求，使得电商与消费者都共同获利，实现良性循环和发展。

参考文献

[1]佚名.2016中国电商消费行为报告：电商交易超20万亿[J].中国眼 镜科技杂志，2017(3):46.

[2] 刘海，卢慧，阮金花，等.基于“用户画像”挖掘的精准营销细分模 型研究[J].丝绸，2015，52( 12): 37~42.

[3] 胡媛，毛宁.基于用户画像的数字图书馆知识社区用户模型构建 [J].图书馆理论与实践，2017(4):82~85.

收稿日期:2017-8-1