孫　瀚　張　雄　王保平　Bruce J Gluckman　劉嘉陽(yáng)仲雪飛　樊兆雯　張　玉　張　春

(1東南大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院, 南京 210096)(2賓夕法尼亞州立大學(xué)工程學(xué)院, 美國(guó)斯泰特克利奇 16803)

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基于最優(yōu)化少量電極的思維任務(wù)腦機(jī)接口

孫瀚1張雄1王保平1Bruce J Gluckman2劉嘉陽(yáng)2仲雪飛1樊兆雯1張玉1張春1

(1東南大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院, 南京 210096)(2賓夕法尼亞州立大學(xué)工程學(xué)院, 美國(guó)斯泰特克利奇 16803)

為減少腦機(jī)接口的電極數(shù)量,采用基于最優(yōu)化少量電極的共空間模式(CSP)算法提取不同思維任務(wù)下的腦電信號(hào)(EEG)特征值.首先,根據(jù)事件相關(guān)(去)同步化現(xiàn)象觀察時(shí)頻特性;然后,運(yùn)用熵準(zhǔn)則對(duì)單個(gè)電極進(jìn)行可分性度量;最后,根據(jù)可分性排序,利用基于最優(yōu)化少量電極的CSP算法和支持向量機(jī)算法對(duì)不同電極組合的特征值進(jìn)行提取和分類,得出最優(yōu)化的電極組合. 結(jié)果表明,進(jìn)行心算和想像空間旋轉(zhuǎn)2種思維任務(wù)時(shí)被試的EEG信號(hào)在頂葉和枕葉區(qū)域存在明顯的能量差異,6個(gè)被試可分性最高的電極均位于這2個(gè)區(qū)域;與傳統(tǒng)的EEG信號(hào)處理算法相比,基于最優(yōu)化少量電極的算法可以使系統(tǒng)使用的電極數(shù)減少至3.3個(gè),并且分類正確率提高5.4%.因此,采用基于最優(yōu)化少量電極的算法可以減少電極數(shù)目,改善思維任務(wù)腦機(jī)接口的性能.

思維任務(wù);腦機(jī)接口;最優(yōu)化少量電極;共空間模式;熵準(zhǔn)則

腦機(jī)接口(BCI)試圖直接通過(guò)大腦內(nèi)部的神經(jīng)活動(dòng)控制外部設(shè)備,以期修復(fù)甚至擴(kuò)展人體的生理或者認(rèn)知功能[1].腦電信號(hào)(EEG)中的很多特征可以被視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等刺激或者自主想像所誘發(fā),如穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位(SSVEP)、P300誘發(fā)電位、運(yùn)動(dòng)想像以及思維任務(wù)想像等[2].基于運(yùn)動(dòng)想像的腦機(jī)接口可分任務(wù)較少,而基于SSVEP和P300的腦機(jī)接口不適宜長(zhǎng)期使用[3],因此,Keirn等[4]提出了一種基于5種思維任務(wù)的BCI系統(tǒng).

腦機(jī)接口系統(tǒng)中電極越多,準(zhǔn)備時(shí)間越長(zhǎng),便攜性越差.Iacoviello等[5]提出了一種針對(duì)自發(fā)情緒的腦機(jī)接口,運(yùn)用主成分分析(PCA)算法對(duì)單電極(T8)的EEG信號(hào)進(jìn)行分析.基于運(yùn)動(dòng)想像的腦機(jī)接口通常使用位于運(yùn)動(dòng)皮層的C3與C4電極,故只要明確進(jìn)行思維任務(wù)時(shí)腦部活動(dòng)區(qū)域,較少的電極也可實(shí)現(xiàn)腦機(jī)接口技術(shù).本文分別采用熵準(zhǔn)則、基于最優(yōu)化少量電極的共空間模式算法(CSP)算法和支持向量機(jī)(SVM)算法進(jìn)行EEG信號(hào)的可分性計(jì)算、特征值提取以及特征分類.然后,利用基于最優(yōu)化少量電極的算法對(duì)2種不同思維任務(wù)的EEG信號(hào)進(jìn)行分析,并與傳統(tǒng)的EEG信號(hào)處理方法結(jié)果進(jìn)行比較.

1　實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

被試選擇為健康且右利手的在校大學(xué)生(平均年齡25.2歲),所有被試均未參加過(guò)基于思維任務(wù)腦機(jī)接口的實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前,向被試介紹實(shí)驗(yàn)和相關(guān)注意事項(xiàng),然后簽署《知情同意書(shū)》.實(shí)驗(yàn)所需的視覺(jué)提示信息采用液晶顯示器完成,被試坐在舒服的椅子上,雙眼距離屏幕約1 m.

范式為無(wú)反饋實(shí)驗(yàn),時(shí)序圖見(jiàn)圖1.單次實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前屏幕上出現(xiàn)“+”,持續(xù)2 s,表示實(shí)驗(yàn)即將開(kāi)始.平靜時(shí)間為2 s的黑屏?xí)r間,被試需要保持平靜.隨后,屏幕上隨機(jī)出現(xiàn)“100-7”或“L”的任務(wù)提示,被試根據(jù)提示分別在5 s的思維任務(wù)想像時(shí)間進(jìn)行100-7的連續(xù)心算及想像字母L在三維空間中的旋轉(zhuǎn).這2種任務(wù)在5組實(shí)驗(yàn)中分別進(jìn)行15次,每組實(shí)驗(yàn)間休息5～10 min.整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中要求被試不能發(fā)出聲音、伸縮舌頭或者活動(dòng)身體.

圖1　實(shí)驗(yàn)范式時(shí)序圖

2　數(shù)據(jù)采集

思維任務(wù)是一種高級(jí)認(rèn)知行為. Chai等[6]提出思維任務(wù)不能單純地由一個(gè)半球主導(dǎo),而應(yīng)由2個(gè)半球共同協(xié)作;主要負(fù)責(zé)區(qū)域?yàn)轫斎~、枕葉以及顳葉區(qū)域.本文采用的電極分布遵照國(guó)際10/20導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)設(shè)置,不僅覆蓋了上述區(qū)域,也覆蓋了額葉區(qū)域,具體的電極分布示意圖見(jiàn)圖2.所有電極的阻抗均低于5 kΩ.為了去除眼電偽跡,在被試左右太陽(yáng)穴和左眼上下位置安裝2對(duì)雙極性電極以記錄眼電信號(hào).參考電極位于左邊乳突位置,接地電極放置在前額處.采集EEG信號(hào)的設(shè)備為美國(guó)Neuroscan公司生產(chǎn)的SynAmps2系統(tǒng),采樣頻率為250 Hz.將采集到的EEG信號(hào)經(jīng)過(guò)0.1～100 Hz的帶通濾波器處理后輸入計(jì)算機(jī).

圖2　電極分布示意圖

3　分析方法

3.1時(shí)頻分析

EEG信號(hào)是一種復(fù)雜信號(hào),單一的時(shí)域或者頻域特性無(wú)法完整地表現(xiàn)出腦部活動(dòng)的特征.時(shí)頻分析是一種更加全面和準(zhǔn)確的分析方法,它將信號(hào)經(jīng)過(guò)某種變換映射到時(shí)間-頻率平面.目前常用的時(shí)頻分析方法包括小波變換和Gabor變換等[7].

首先,對(duì)EEG信號(hào)在時(shí)域和頻域范圍內(nèi)進(jìn)行預(yù)處理. 在頻域范圍內(nèi),進(jìn)行巴特沃茲帶通濾波,濾波范圍為4～35 Hz;對(duì)于時(shí)域波形,采用滑動(dòng)窗取平均的方法進(jìn)行時(shí)域平滑,滑動(dòng)窗長(zhǎng)度為200 ms.然后,采用事件相關(guān)去同步化(ERD)和事件相關(guān)同步化(ERS)的方法觀察時(shí)頻特性.由此得到的時(shí)頻特性為思維任務(wù)想像時(shí)間內(nèi)的EEG信號(hào)能量相對(duì)于刺激出現(xiàn)前平靜時(shí)間內(nèi)EEG信號(hào)能量(基線能量)的變化趨勢(shì)[8].令A(yù)j為圖1中思維任務(wù)想像時(shí)間內(nèi)第j個(gè)樣本點(diǎn)的EEG信號(hào)能量,R為平靜時(shí)間內(nèi)EEG信號(hào)的平均能量,則第j個(gè)樣本點(diǎn)的ERD/ERS能量為

(1)

若Sj>0,表示進(jìn)行思維任務(wù)時(shí)EEG信號(hào)能量增大,產(chǎn)生了ERS;若Sj<0,表示EEG信號(hào)能量減小,產(chǎn)生了ERD. 通過(guò)計(jì)算可以觀察各電極在進(jìn)行2種任務(wù)時(shí)EEG信號(hào)能量上的差異以及可分性較大的時(shí)頻范圍.

3.2基于最優(yōu)化少量電極的共空間模式算法

共空間模式算法是一種有監(jiān)督的特征提取算法,其本質(zhì)是構(gòu)建一個(gè)最優(yōu)的空間濾波器,使不同任務(wù)下特征值的差異最大化.算法流程參考文獻(xiàn)[9].該算法要求包含足夠多的輸入向量[9],部分研究人員將多導(dǎo)聯(lián)EEG信號(hào)作為輸入信號(hào).本文采用了基于最優(yōu)化少量電極的CSP算法,即提取經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的、具有最優(yōu)電極數(shù)目k的EEG信號(hào),按照腦部節(jié)律特征將其分成5個(gè)頻率段. 被試的EEG信號(hào)在提示出現(xiàn)一段時(shí)間后才能逐步穩(wěn)定,且在單次任務(wù)中最后一段時(shí)間內(nèi)可能因?yàn)槿蝿?wù)即將結(jié)束而分心,故為了提升信號(hào)的質(zhì)量,實(shí)驗(yàn)中舍去對(duì)應(yīng)頻率段思維任務(wù)想像時(shí)間中EEG信號(hào)開(kāi)始時(shí)的500 ms以及最后500 ms,將剩下的4 s信號(hào)平均分成4段,EEG信號(hào)的采樣頻率為250 Hz,因此每個(gè)時(shí)間段內(nèi)包含250個(gè)樣本點(diǎn).由此構(gòu)建了(k(NFNT))Ts維的輸入信號(hào),其中NF,NT,Ts分別表示根據(jù)腦部節(jié)律特征劃分的頻率段總數(shù)、EEG信號(hào)的時(shí)間段總數(shù)和每個(gè)時(shí)間段內(nèi)包含的樣本點(diǎn)數(shù). 當(dāng)k=1時(shí),該算法即為基于最優(yōu)化單電極的CSP算法.

根據(jù)CSP基本計(jì)算方法可知,當(dāng)一種任務(wù)的特征值達(dá)到最大值時(shí),另一種任務(wù)的特征值為最小值. 因此,可以分別取2種任務(wù)下協(xié)方差矩陣中最大的m個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的特征向量,構(gòu)成空間濾波器W1和W2. m取值不宜過(guò)大或過(guò)小,本文中,m=2,3.則原始EEG信號(hào)X經(jīng)過(guò)空間濾波器處理后第i種任務(wù)的分解矩陣Zi為

Zi=WiXi=1,2

(2)

2種任務(wù)下提取的特征向量計(jì)算公式為

(3)

式中,fMA與fSR分別為心算(MA)任務(wù)和想像空間旋轉(zhuǎn)任務(wù)下的特征向量;var(·) 為方差計(jì)算函數(shù).對(duì)數(shù)運(yùn)算是為了使特征分布更接近正態(tài)分布.

3.3熵準(zhǔn)則

(4)

式中,Jh為各電極熵準(zhǔn)則數(shù)值;p為任務(wù)總數(shù).由式(4)可知,當(dāng)不同任務(wù)下第h個(gè)電極的方差相等時(shí),Jh達(dá)到最大值,即包含的分類信息最少.

3.4特征分類

SVM算法通過(guò)非線性變換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至高維的特征空間,在高維空間中構(gòu)造線性判別函數(shù)以實(shí)現(xiàn)原空間中的非線性判別函數(shù)[10]. 采用基于最優(yōu)化少量電極的CSP算法,分別得到心算任務(wù)和想像空間旋轉(zhuǎn)任務(wù)下k個(gè)電極的G×m維特征向量fMA與fSR，其中,G為被試進(jìn)行單次思維任務(wù)組數(shù).令fd為特征向量中的一組特征值,yd為不同的思維任務(wù),fd和yd便可構(gòu)成一組特征樣本.當(dāng)d=1,2,…,G時(shí),令yd=1,表示特征樣本對(duì)應(yīng)的任務(wù)為心算任務(wù),fd即為特征向量fMA的一組特征值;當(dāng)d=G+1, G+2,…,2G時(shí),令yd=-1,表示特征樣本對(duì)應(yīng)的任務(wù)為想像空間旋轉(zhuǎn)任務(wù),fd即為特征向量fSR的一組特征值.取Q(Q<2G)個(gè)特征樣本構(gòu)成訓(xùn)練樣本,剩余2G-Q個(gè)樣本構(gòu)成測(cè)試樣本,計(jì)算過(guò)程參考文獻(xiàn)[10]. 將訓(xùn)練樣本作為SVM算法的輸入,對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練得到最優(yōu)分類面的權(quán)系數(shù)向量w以及分類閾值b.根據(jù)以上參數(shù)便可得到最優(yōu)分類判別函數(shù)r(f),即

r(f)=sgn{(w-1f)+b}

(5)

式中,f為測(cè)試樣本.r(f)=1,-1分別表示該組測(cè)試樣本對(duì)應(yīng)的任務(wù)為心算任務(wù)和想像空間旋轉(zhuǎn)任務(wù). 選擇徑向基核函數(shù)K(xe,xt),其中xe為訓(xùn)練樣本,xt為核函數(shù)中心.采用Matlab軟件中的LIBSVM工具箱計(jì)算分類正確率[11].訓(xùn)練分類器前需確定控制函數(shù)作用范圍的寬度參數(shù)g和懲罰因子c,可通過(guò)交叉驗(yàn)證的方法尋找g和c的最優(yōu)值,兩者的搜索范圍均為2-10～210.

4　結(jié)果與分析

在思維任務(wù)的腦機(jī)接口操作中,被試分別進(jìn)行了心算和想像空間旋轉(zhuǎn)2種思維任務(wù)各75次,每次任務(wù)的有效時(shí)長(zhǎng)為8 s.首先,利用熵準(zhǔn)則計(jì)算單個(gè)電極特征向量的可分性.然后,根據(jù)可分性排序,將各電極組合在不同時(shí)間段和頻率段下的EEG信號(hào)作為基于最優(yōu)化少量電極的CSP算法的輸入信號(hào).將圖1中5.5～9.5 s的時(shí)間區(qū)域平均分為4段,并根據(jù)腦部節(jié)律特征對(duì)頻率進(jìn)行劃分.采用基于最優(yōu)化少量電極的CSP算法得到特征值,并利用SVM算法進(jìn)行分類,計(jì)算其分類正確率,從而得到最優(yōu)化的電極組合.

4.1電極可分性分析

各電極可分性排序結(jié)果見(jiàn)表1. 表中從左到右依次代表可分性最好的5個(gè)電極.由表可知,在頂葉和枕葉區(qū)域特征的可分性較好,而在額葉區(qū)域可分性則較差.

表1　電極可分性排序

注:括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為對(duì)應(yīng)電極的熵準(zhǔn)則數(shù)值.

4.2特征提取分析

圖3為被試1在頂葉C3電極處的事件相關(guān)譜擾動(dòng)(ERSP)圖.圖中,0 s對(duì)應(yīng)圖1中第4 s,即任務(wù)提示出現(xiàn)的時(shí)刻.由圖可知,被試在進(jìn)行2種思維任務(wù)想像時(shí)(圖3中0～5 s)與保持平靜時(shí)(圖3中-1～0 s)的EEG信號(hào)能量存在明顯區(qū)別. 針對(duì)心算任務(wù), 7～10 Hz頻率段內(nèi)會(huì)間斷出現(xiàn)ERS現(xiàn)象, 10～12 Hz頻率段內(nèi)第3 s以及30 Hz左右3～5 s時(shí)間段內(nèi)會(huì)出現(xiàn)ERD現(xiàn)象;針對(duì)想像空間旋轉(zhuǎn)任務(wù),在α頻率段內(nèi)會(huì)出現(xiàn)持續(xù)的ERS現(xiàn)象,而在15～20 Hz頻率段內(nèi)會(huì)出現(xiàn)ERD現(xiàn)象. 由此可知,在不同的頻率段和時(shí)間段內(nèi)2種思維任務(wù)的EEG信號(hào)間存在明顯區(qū)別.

(a) 心算任務(wù)

(b) 想像空間旋轉(zhuǎn)任務(wù)

根據(jù)表1中的電極可分性排序,提取不同電極組合下EEG信號(hào)的特征向量,并測(cè)試分類器性能.當(dāng)最優(yōu)電極數(shù)為1、特征值個(gè)數(shù)為2時(shí),被試2的分類正確率達(dá)到最大值,最優(yōu)化的電極組合為C3,2種任務(wù)下最優(yōu)化電極組合的特征值如圖4所示.由圖可知,被試進(jìn)行想像空間旋轉(zhuǎn)任務(wù)時(shí)EEG信號(hào)的特征值較心算任務(wù)時(shí)大.

圖4　被試2的C3電極特征值

4.3最優(yōu)化少量電極的分類結(jié)果分析

針對(duì)2種思維任務(wù)的腦機(jī)接口,比較了基于最優(yōu)化少量電極的算法與傳統(tǒng)EEG信號(hào)處理算法的性能優(yōu)化程度.除采用CSP算法及熵準(zhǔn)則不同外,其他信號(hào)處理方法保持一致.使用最優(yōu)化少量電極的腦機(jī)接口與使用傳統(tǒng)電極的腦機(jī)接口主要參數(shù)比較見(jiàn)表2.由表可知，較使用傳統(tǒng)電極的腦機(jī)接口，在采用最優(yōu)化少量電極的算法后，6位被試者使用的平均電極數(shù)目由10個(gè)減少至3.3個(gè)，平均分類正確率由85.3%提升至90.7%.其中，2位被試者的最優(yōu)化電極數(shù)目為1，即使用單個(gè)電極時(shí)分類正確率最高.使用最優(yōu)化少量電極的腦機(jī)接口分類正確率均高于80%，可以滿足實(shí)際操作需求[12].因此,采用基于最優(yōu)化少量電極的算法可以有效減少系統(tǒng)采用的電極數(shù)目,優(yōu)化腦機(jī)接口性能.

表2　基于最優(yōu)化少量電極的腦機(jī)接口的主要參數(shù)

5　結(jié)語(yǔ)

減少電極數(shù)目是研究腦機(jī)接口的熱點(diǎn)問(wèn)題.相對(duì)于采用傳統(tǒng)的EEG信號(hào)處理算法而言,采用本文提出的基于最優(yōu)化少量電極的算法可減少所需電極的數(shù)目,提高不同思維任務(wù)的分類正確率.下一步的主要工作為改善算法,實(shí)現(xiàn)單電極腦機(jī)接口,并完成在線控制.

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Optimal-less channel based mental task brain-computer interfaces

Sun Han1Zhang Xiong1Wang Baoping1Bruce J Gluckman2Liu Jiayang2Zhong Xuefei1Fan Zhaowen1Zhang Yu1Zhang Chun1

(1School of Electronic Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) (2College of Engineering, Pennsylvania State University, State College 16803, USA)

To decrease the number of channels of brain-computer interfaces, the optimal-less channel based common spatial pattern (CSP) algorithm is proposed to extract the eigenvalues of the electroencephalography (EEG) features of different mental tasks. First, the temporal-frequency features are represented by event-related (de)synchronization. Then, the separability of each individual channel is measured by entropy criterion. Finally, according to the rank of the separability, the eigenvalues of different channel groups are extracted and classified by the optimal-less channel CSP algorithm and the support vector machine algorithm to obtain the optimal channels. The results demonstrate that during the mental arithmetic task and the spatial rotation task, the EEG signals exhibit significant different powers in central and occipital lobe. The electrodes with the highest separability of all the subjects are located in these two areas. Compared with the traditional signal processing algorithm of EEG, the optimal-less channels based algorithm can reduce the number of the channels to 3.3 and increase the classification accuracy by 5.4%. Therefore, the optimal-less channel based algorithm can reduce the number of channels and improve the performance of the mental task brain-computer interfaces.

mental task; brain-computer interface; optimal-less channel; common spatial pattern; entropy criterion

10.3969/j.issn.1001-0505.2016.05.006

2016-01-14.作者簡(jiǎn)介: 孫瀚(1990—),男,博士生;張雄(聯(lián)系人),男,博士,教授,博士生導(dǎo)師,zxbell@seu.edu.cn.

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61405033,61505028)、國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2010CB327705)、高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃資助項(xiàng)目(B07027)、江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK20130629).

TP274

A

1001-0505(2016)05-0934-05

引用本文: 孫瀚，張雄，王保平,等.基于最優(yōu)化少量電極的思維任務(wù)腦機(jī)接口[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016,46(5):934-938. DOI:10.3969/j.issn.1001-0505.2016.05.006.