張翔, 郭士杰,2,3*, 陳玲玲, 田璽偉, 段曉宇
(1.河北工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院, 天津 300130; 2.河北工業(yè)大學(xué)省部共建電工裝備可靠性與智能化國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 天津 300130;3.智能康復(fù)裝置與檢測(cè)技術(shù)教育部工程研究中心, 天津 300130; 4.河北工業(yè)大學(xué)人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院, 天津 300130)
腦機(jī)接口(brain-computer interface, BCI)是一種新型的人機(jī)交互方式,通過(guò)在人腦與外部設(shè)備間建立通道,實(shí)現(xiàn)人腦與外部設(shè)備直接交流和控制[1-3]。BCI技術(shù)適用于思維正常但運(yùn)動(dòng)功能喪失的患者,通過(guò)該技術(shù)可將患者的運(yùn)動(dòng)意圖與康復(fù)器械的控制結(jié)合起來(lái),以實(shí)現(xiàn)自主康復(fù)訓(xùn)練的目的,加速受損神經(jīng)的恢復(fù)[4-5]。BCI系統(tǒng)根據(jù)腦電的產(chǎn)生方式可為誘發(fā)式和自發(fā)式。相比于自發(fā)式BCI系統(tǒng),誘發(fā)式BCI系統(tǒng)產(chǎn)生的腦電信號(hào)更加穩(wěn)定[6]。P300信號(hào)是一種典型的誘發(fā)腦電信號(hào),它表示在刺激發(fā)生后300 ms左右出現(xiàn)的正峰值信號(hào)[7]?;赑300的BCI系統(tǒng)具有訓(xùn)練時(shí)間短、操作簡(jiǎn)單方便、可輸出指令多等優(yōu)點(diǎn),可用于患者控制康復(fù)器械的研究。
P300信號(hào)可以通過(guò)視覺(jué)刺激、聽(tīng)覺(jué)刺激和體感刺激來(lái)獲得,在BCI系統(tǒng)中針對(duì)視覺(jué)刺激的研究較多[8-9],也較為成熟,P300信號(hào)同樣如此。然而,長(zhǎng)時(shí)間的閃爍刺激會(huì)對(duì)使用者造成極大的視覺(jué)負(fù)擔(dān),降低使用者的舒適度和準(zhǔn)確率[10],并不適用于患者進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練。基于聽(tīng)覺(jué)刺激的P300-BCI系統(tǒng)也存在同樣的問(wèn)題,且分類(lèi)準(zhǔn)確率低,因此國(guó)內(nèi)外研究相對(duì)較少。此外,基于視聽(tīng)刺激的P300-BCI系統(tǒng)需要呈現(xiàn)刺激的顯示屏幕,便攜性較差,不利于在病房和家庭等實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。經(jīng)過(guò)臨床證明,將體感刺激與運(yùn)動(dòng)命令相結(jié)合具有改善中風(fēng)后手功能的潛力[11]。因此,開(kāi)發(fā)一種范式簡(jiǎn)單、精度較高的實(shí)用型觸覺(jué)體感刺激范式,并依此實(shí)現(xiàn)對(duì)康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人的控制具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。
Chen等[12]設(shè)計(jì)了一種傳統(tǒng)的觸覺(jué)P300腦機(jī)接口,將5個(gè)刺激器分別固定在被試的左手腕、右手腕、腹部、左腳踝和右腳踝。以左手腕或右手腕為目標(biāo)刺激,其他元件為干擾刺激,以此來(lái)誘發(fā)P300信號(hào)。實(shí)驗(yàn)測(cè)試了兩種條件下(關(guān)注目標(biāo)刺激位置和不關(guān)注目標(biāo)刺激位置)的分類(lèi)準(zhǔn)確率。結(jié)果顯示,被試在關(guān)注和不關(guān)注目標(biāo)位置時(shí),平均分類(lèi)準(zhǔn)確率分別為(90.91±8.89)%和(62.73±8.47)%。而兩種條件下單次試驗(yàn)分類(lèi)精度都低于70%。測(cè)試結(jié)果表明,通過(guò)關(guān)注目標(biāo)位置和信號(hào)疊加可以獲得較好的分類(lèi)效果。Ziebell等[13]設(shè)計(jì)了一種基于觸覺(jué)刺激的P300-BCI,實(shí)驗(yàn)將4個(gè)刺激器分別放置在手腕和手肘處,以手腕的刺激為目標(biāo)刺激,手肘處的刺激為干擾刺激。被試通過(guò)關(guān)注左手或右手的目標(biāo)刺激控制立方體移動(dòng),實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率為84.79%,顯著高于隨機(jī)水平。Herweg等[14]針對(duì)訓(xùn)練是否可以在虛擬輪椅導(dǎo)航任務(wù)中改善觸覺(jué)式BCI性能這一問(wèn)題,對(duì)老年被試進(jìn)行了5次訓(xùn)練實(shí)驗(yàn),將觸覺(jué)器放置在腿部、腹部和背部。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練P300的平均幅度從5.46 μV增加到9.22 μV,信號(hào)疊加后的分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到了95.56%。該實(shí)驗(yàn)證明,經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)挠?xùn)練可以提升P300-BCI的適用性。以上研究都是在身體多個(gè)部位放置刺激裝置,將其中一個(gè)刺激部位作為目標(biāo)刺激進(jìn)行感知識(shí)別。這種方式雖然有較高的分類(lèi)精度,但是存在刺激器過(guò)多、操作過(guò)程復(fù)雜、注意力難集中等缺點(diǎn)[15],并不適合行動(dòng)不便的患者進(jìn)行實(shí)際操作。且分類(lèi)信號(hào)需要經(jīng)過(guò)疊加處理,導(dǎo)致信息傳輸時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。
因此現(xiàn)提出一種新的觸覺(jué)刺激范式,該范式僅使用兩個(gè)刺激裝置,每個(gè)裝置中根據(jù)刺激強(qiáng)度分為目標(biāo)刺激和干擾刺激。被試通過(guò)感受刺激強(qiáng)度來(lái)產(chǎn)生P300信號(hào),通過(guò)調(diào)節(jié)目標(biāo)刺激和干擾刺激的比例,使誘發(fā)的P300信號(hào)幅值更加明顯,提高單試次信號(hào)的分類(lèi)準(zhǔn)確率。應(yīng)用此范式設(shè)計(jì)了基于P300-BCI的下肢康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng),通過(guò)識(shí)別運(yùn)動(dòng)意圖來(lái)控制康復(fù)機(jī)器人進(jìn)行相應(yīng)動(dòng)作。系統(tǒng)利用患者的意圖進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練,讓大腦神經(jīng)系統(tǒng)參與訓(xùn)練,從而刺激受損神經(jīng)功能恢復(fù),提高康復(fù)效果。
下肢康復(fù)系統(tǒng)主要包括振動(dòng)刺激模塊、信號(hào)采集模塊、信號(hào)處理模塊、控制模塊和康復(fù)機(jī)器人,如圖1所示。大腦在刺激裝置作用下會(huì)誘發(fā)P300信號(hào),由腦電采集模塊收集誘發(fā)的腦電信號(hào),經(jīng)信號(hào)處理模塊處理分類(lèi),將分類(lèi)結(jié)果傳遞至控制模塊,控制下肢康復(fù)器械進(jìn)行相應(yīng)動(dòng)作。
圖1 腦控下肢康復(fù)機(jī)器人系統(tǒng)Fig.1 Brain controlled lower limb rehabilitation robot system
觸覺(jué)刺激裝置采用STM32F103R8T6作為控制中心,驅(qū)動(dòng)紐扣電機(jī)產(chǎn)生振動(dòng)刺激,電壓范圍0~5 V,振動(dòng)頻率0~300 Hz。兩個(gè)紐扣電機(jī)分別放在被試左右食指的指尖位置,如圖2所示。以振動(dòng)頻率區(qū)分目標(biāo)刺激和干擾刺激。
圖2 刺激部位Fig.2 Stimulation site
圖3 10-20電極分布系統(tǒng)Fig.3 Distribution system of 10-20 electrodes
信號(hào)采集模塊使用德國(guó)BrainProducts公司生產(chǎn)的ActiCHamp Plus 32腦電分析儀,可采集32個(gè)電極的數(shù)據(jù),電極分布遵循國(guó)際10-20系統(tǒng),如圖3所示。接地電極放置在前額位置,參考電極為FCz,位于Fz和Cz之間。每個(gè)電極的阻抗都在5 kΩ以下,采樣頻率為1 000 Hz,采集過(guò)程進(jìn)行50 Hz的陷波濾波。
信號(hào)處理模塊包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和分類(lèi)。
1.3.1 預(yù)處理
以遠(yuǎn)離感興趣區(qū)域的雙耳乳突(TP9、TP10)做參考電極;選擇巴特沃斯濾波器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行0.5~30 Hz帶通濾波;對(duì)連續(xù)的腦電信號(hào)進(jìn)行分段處理,以刺激時(shí)刻為0時(shí)刻,截取刺激前200 ms至刺激后600 ms的數(shù)據(jù)段,用刺激前的數(shù)據(jù)進(jìn)行基線(xiàn)校準(zhǔn),以消除自發(fā)腦電波造成的腦電噪聲。
1.3.2 特征提取
被試在關(guān)注目標(biāo)刺激時(shí)大腦會(huì)產(chǎn)生明顯的P300信號(hào),而在不關(guān)注目標(biāo)刺激和干擾刺激時(shí)不會(huì)產(chǎn)生明顯的P300信號(hào)。為區(qū)分這兩種信號(hào),提高單次實(shí)驗(yàn)的分類(lèi)準(zhǔn)確率,使用典型的共空間模式(common spatial pattern, CSP)[16]算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。CSP算法的基本原理是利用矩陣的對(duì)角化,找到一組最優(yōu)空間濾波器進(jìn)行投影,使得兩類(lèi)信號(hào)的方差差異最大化,從而得到具有較高區(qū)分度的特征向量。CSP特征提取過(guò)程如下。
(1)計(jì)算協(xié)方差矩陣。將采集的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,并計(jì)算協(xié)方差矩陣R,公式為
(1)
式(1)中:X1和X2分別為關(guān)注刺激時(shí)和不關(guān)注刺激時(shí)的腦數(shù)據(jù),大小為N×T,其中N為測(cè)量電極數(shù)量,經(jīng)過(guò)預(yù)處理后電極數(shù)目由原來(lái)的32個(gè)變?yōu)?9個(gè),T為數(shù)據(jù)段中采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù),采樣點(diǎn)為600個(gè);trace(X)表示對(duì)矩陣對(duì)角線(xiàn)上的元素求和。
求解混合空間的協(xié)方差矩陣R,公式為
(2)
(2)求白化矩陣。對(duì)混合空間協(xié)方差矩陣R的特征值進(jìn)行分解,即
R=UλUT
(3)
式(3)中:U為特征向量矩陣;λ為對(duì)應(yīng)的特征值構(gòu)成的對(duì)角陣。按特征值降序排列,可得白化特征值矩陣P,即
(4)
使用白化特征值矩陣對(duì)R1、R2進(jìn)行轉(zhuǎn)化,公式為
(5)
式(5)中:S1和S2有共同的特征向量B,而且存在兩個(gè)對(duì)角矩陣λ1和λ2,滿(mǎn)足條件
Si=BλiBT,i=1,2
(6)
λ1+λ2=I
(7)
式中:I是單位矩陣,若λ1遞減,則λ2遞增;反之亦然。
(3)求投影矩陣和特征向量。通過(guò)特征向量B和白化特征值矩陣P構(gòu)造空間濾波器的投影矩陣W,即
W=BTP
(8)
使用空間濾波器對(duì)測(cè)試集Y的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波,使濾波后的兩類(lèi)數(shù)據(jù)差異最大化,即
Z2m×T=W2m×N×YN×T
(9)
提取特征向量fp,即
(10)
式(10)中:var(Zp)為矩陣Z第p行的方差。由于矩陣Z的信息不是等效的,有效信息主要集中在頭部和尾部,因此應(yīng)選取矩陣中前m行和后m行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征值提取(2m 1.3.3 特征分類(lèi) 提取腦電信號(hào)的特征后,選用支持向量機(jī)(support vector machines, SVM)[17]算法對(duì)腦電特征進(jìn)行分類(lèi),以區(qū)分不同的任務(wù)類(lèi)型(控制下肢康復(fù)機(jī)器人輔助左腿或右腿進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練)。SVM的優(yōu)點(diǎn)是使用核函數(shù)將原始空間不能線(xiàn)性分離的數(shù)據(jù)映射到高維空間(可以線(xiàn)性分離),該方法僅需較少的樣本量就能得到較為可靠地分類(lèi)結(jié)果,在處理一些簡(jiǎn)單二分類(lèi)任務(wù)時(shí)具有很好的優(yōu)勢(shì)。 控制模塊采用PCI-1240U運(yùn)動(dòng)控制卡作為控制單元,通過(guò)LabVIEW編程控制下肢康復(fù)機(jī)器人。下肢康復(fù)機(jī)器人作為整個(gè)系統(tǒng)的最終響應(yīng)單元,是由上海西貝電子科技發(fā)展有限公司自主研發(fā)的,主要用于腦卒中、腦外傷和脊髓損傷等運(yùn)動(dòng)功能障礙患者進(jìn)行腿部訓(xùn)練,如圖4所示。 康復(fù)機(jī)器人訓(xùn)練過(guò)程如圖5所示,當(dāng)系統(tǒng)接收到控制命令時(shí),電機(jī)開(kāi)始轉(zhuǎn)動(dòng),并帶動(dòng)推桿和下肢支架沿X軸方向從A點(diǎn)移動(dòng)到B點(diǎn),移動(dòng)距離為15 cm,此過(guò)程為屈腿訓(xùn)練過(guò)程;當(dāng)屈腿動(dòng)作結(jié)束后,電機(jī)開(kāi)始反向轉(zhuǎn)動(dòng),推桿和下肢支架沿X軸方向向右移動(dòng),移動(dòng)距離同樣為15 cm,此過(guò)程為伸腿訓(xùn)練過(guò)程。每次任務(wù)需要控制機(jī)器人完成一次屈伸腿訓(xùn)練,患者通過(guò)關(guān)注左手或右手的目標(biāo)刺激控制機(jī)器人進(jìn)行左腿或右腿訓(xùn)練。 圖4 下肢康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人Fig.4 Lower limb rehabilitation training robot 圖5 下肢康復(fù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)示意圖Fig.5 Motion diagram of lower limb rehabilitation robot oddball范式[18]是P300實(shí)驗(yàn)中最常用的方式之一,它表示在大概率的刺激序列中突然出現(xiàn)一個(gè)小概率刺激。人體在oddball范式作用下會(huì)對(duì)小概率刺激產(chǎn)生強(qiáng)烈的腦電反映。實(shí)驗(yàn)在oddball范式基礎(chǔ)上對(duì)刺激頻率、刺激時(shí)長(zhǎng)和刺激間隔等參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)選取,振動(dòng)刺激時(shí)序圖如圖6所示。 預(yù)先設(shè)置目標(biāo)振動(dòng)頻率為100 Hz,持續(xù)時(shí)長(zhǎng)為100 ms,干擾刺激為20 Hz,持續(xù)時(shí)長(zhǎng)為100 ms,刺激間隔為300 ms,目標(biāo)刺激概率為1/5。 圖6 刺激范式Fig.6 Stimulus paradigm 設(shè)置刺激頻率時(shí),為避免誘發(fā)穩(wěn)態(tài)電位,干擾刺激和目標(biāo)刺激的頻率應(yīng)盡量避免成倍數(shù)關(guān)系。由于人體對(duì)20~50 Hz和高于100 Hz的頻率較為敏感[19],同時(shí)為了區(qū)分目標(biāo)刺激和干擾刺激,設(shè)置目標(biāo)刺激在100~200 Hz范圍內(nèi)選擇,干擾刺激在20~50 Hz范圍內(nèi)選擇。被試在不同頻率刺激下誘發(fā)的P300幅值如圖7所示。 圖7 不同刺激頻率的P300幅值Fig.7 P300 amplitude of different stimulus frequencies 由圖7可以看出,在干擾刺激頻率固定時(shí),P300幅值大小和目標(biāo)刺激頻率成反比,其原因是在頻率超過(guò)一定閾值時(shí),人體對(duì)刺激的感受會(huì)隨之下降,目標(biāo)刺激感受不明顯。在目標(biāo)刺激一定時(shí),隨著干擾刺激頻率的增加,P300幅值也會(huì)隨之下降,這是因?yàn)楦蓴_刺激頻率越高,與目標(biāo)刺激頻率越接近,被試越不易區(qū)分兩者的區(qū)別,所以造成幅值下降。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,當(dāng)干擾刺激頻率和目標(biāo)刺激頻率分別為23 Hz和100 Hz時(shí),P300電位幅值最高。因此本文將目標(biāo)刺激的頻率設(shè)置為100 Hz,干擾刺激的頻率設(shè)置為23 Hz。 在干擾刺激和目標(biāo)刺激頻率確定后,對(duì)不同的刺激時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),圖8為不同刺激時(shí)長(zhǎng)下P300的幅值大小,不同曲線(xiàn)表示不同的干擾刺激時(shí)長(zhǎng)。如圖8所示,在干擾刺激時(shí)長(zhǎng)不變時(shí),隨著目標(biāo)刺激時(shí)長(zhǎng)的增加,P300幅值呈下降趨勢(shì)。這是由于目標(biāo)刺激的時(shí)間越長(zhǎng),在刺激序列中所占比例越大,而P300信號(hào)的誘發(fā)幅值與目標(biāo)刺激的比例成反比,所以誘發(fā)的P300信號(hào)會(huì)隨著目標(biāo)刺激占比增加而降低。根據(jù)圖中幅值大小選取目標(biāo)刺激和干擾刺激的時(shí)長(zhǎng)為100 ms和200 ms。 圖8 不同刺激時(shí)長(zhǎng)的P300幅值Fig.8 P300 amplitude of different stimulation durations 不同刺激間隔下P300信號(hào)幅值如圖9所示,隨著刺激間隔的增加,幅值呈現(xiàn)先增加后下降的趨勢(shì)。在刺激間隔為400 ms和500 ms時(shí)幅值最大,為了提高信息傳輸率,需要縮短刺激間隔時(shí)間,因此設(shè)置目標(biāo)刺激和干擾刺激之間的刺激間隔為400 ms。 圖9 不同刺激間隔的P300幅值Fig.9 P300 amplitude of different stimulus intervals 在不同刺激概率下P300電位的幅值大小如圖10所示,可以看出,隨著目標(biāo)概率的減小,幅值呈增加的趨勢(shì),符合P300電位誘發(fā)原理。綜合考慮幅值大小和信息傳輸率兩方面的因素,選取目標(biāo)刺激和干擾刺激比例為1/6。 圖10 不同刺激概率的P300幅值Fig.10 P300 amplitude of different stimulus probabilities 實(shí)驗(yàn)招募了5名在讀研究生,包括4名男性和1名女性,年齡為23~27歲,均為右利手。所有被試身體狀況良好,視力正常,且能夠感知振動(dòng)刺激。每位被試均簽署了知情同意書(shū)。 實(shí)驗(yàn)包括離線(xiàn)實(shí)驗(yàn)和在線(xiàn)實(shí)驗(yàn)兩部分,離線(xiàn)實(shí)驗(yàn)的目的是采集P300腦電數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離線(xiàn)分析和處理,驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的可行性;在線(xiàn)實(shí)驗(yàn)的目的是實(shí)現(xiàn)在真實(shí)環(huán)境下對(duì)下肢康復(fù)機(jī)器人的控制,驗(yàn)證觸覺(jué)P300-BCI控制下肢康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人的有效性。 3.2.1 離線(xiàn)實(shí)驗(yàn) 每位被試需要進(jìn)行200次測(cè)試,分4組完成。每次測(cè)試包含6個(gè)振動(dòng)刺激(1個(gè)目標(biāo)刺激和5個(gè)干擾刺激),目標(biāo)刺激出現(xiàn)順序都是隨機(jī)的,且不會(huì)出現(xiàn)在首位,兩個(gè)刺激器的目標(biāo)刺激不會(huì)同時(shí)出現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)為30 min。實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前的準(zhǔn)備工作包括:①告知被試實(shí)驗(yàn)流程,對(duì)被試的頭部進(jìn)行清洗;②在被試左右食指處各固定一個(gè)刺激裝置,調(diào)整振動(dòng)器的刺激強(qiáng)度,讓被試能夠感受到目標(biāo)刺激和干擾刺激的區(qū)別;③為被試帶上電極帽,在電極與頭皮處打上導(dǎo)電膏;④被試按照指示平躺于下肢康復(fù)機(jī)器人上。 在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,被試需要按照提示選擇關(guān)注一只手的目標(biāo)刺激而忽略其他刺激,在一次測(cè)試結(jié)束后,刺激器等待2 s,然后進(jìn)入下一次測(cè)試,直到實(shí)驗(yàn)結(jié)束。 3.2.2 在線(xiàn)實(shí)驗(yàn) 在線(xiàn)實(shí)驗(yàn)需要被試控制下肢康復(fù)機(jī)器人進(jìn)行40次屈腿伸腿訓(xùn)練,分4組完成。準(zhǔn)備工作與離線(xiàn)實(shí)驗(yàn)一致。被試通過(guò)關(guān)注左手目標(biāo)刺激來(lái)控制康復(fù)器械左側(cè)推桿做一次往返運(yùn)動(dòng),通過(guò)關(guān)注右手目標(biāo)刺激來(lái)控制右推桿做一次往返運(yùn)動(dòng)。 在線(xiàn)實(shí)驗(yàn)控制策略步驟如下。 (1)實(shí)驗(yàn)開(kāi)始后,信號(hào)采集裝置開(kāi)始向系統(tǒng)傳輸腦電數(shù)據(jù),刺激裝置啟動(dòng)并向系統(tǒng)發(fā)送刺激時(shí)刻代碼(S1代表干擾刺激,S2代表左手目標(biāo)刺激,S3代表右手目標(biāo)刺激)。 (2)當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到目標(biāo)刺激的事件代碼后,開(kāi)始讀取腦電數(shù)據(jù),讀取時(shí)長(zhǎng)為0.6 s。 (3)將讀取的數(shù)據(jù)導(dǎo)入處理模塊進(jìn)行分類(lèi),如果判斷被試在這一時(shí)刻關(guān)注了目標(biāo)刺激,系統(tǒng)將根據(jù)對(duì)應(yīng)的事件代碼輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。否則,返回上一步。 (4)預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)TCP/IP輸出至控制模塊,控制康復(fù)機(jī)器人進(jìn)行一次伸屈腿運(yùn)動(dòng)。 被試關(guān)注目標(biāo)刺激時(shí)腦電信號(hào)的平均地形圖如圖11所示,各通道的位置表示采集頭皮腦電信號(hào)時(shí)的對(duì)應(yīng)位置,與圖3位置一致。圖11中時(shí)間段為刺激前200 ms到刺激后600 ms。P300信號(hào)是當(dāng)被試受到小概率事件刺激時(shí)在大腦內(nèi)出現(xiàn)的一個(gè)正向波峰,其位置大約出現(xiàn)在刺激后300 ms時(shí)刻。從圖11中可以看出,位于中央腦區(qū)的腦電通道中均出現(xiàn)了明顯的P300信號(hào),且波形一致,而在其他腦區(qū)位置如FP1、FP2、F7、FT9、T7、P7、O1、O2通道處P300信號(hào)并不顯著,這表明振動(dòng)刺激誘發(fā)的腦電活動(dòng)主要分布在中央腦區(qū)即頂葉腦區(qū)。因此,為了減少無(wú)關(guān)通道對(duì)分類(lèi)結(jié)果產(chǎn)生的影響,剔除沒(méi)有明顯P300信號(hào)的通道。 圖11 腦電信號(hào)平均地形圖Fig.11 Average topographic map of electroencephalography signals 圖12所示受試者在關(guān)注目標(biāo)刺激時(shí)0~600 ms內(nèi)的腦區(qū)能量圖。從圖中可以看出,中央腦區(qū)能量變化明顯,呈現(xiàn)出先降低后升高再降低的變化趨勢(shì),與圖11的變化一致。在目標(biāo)刺激觸發(fā)后,被試大腦區(qū)域在300 ms處誘發(fā)了明顯的P300信號(hào)。 圖12 腦區(qū)能量圖Fig.12 Energy map of brain regions 圖13 全通道平均波形Fig.13 Average waveform of all channels 為比較被試關(guān)注刺激和不關(guān)注刺激時(shí)腦電信號(hào)的區(qū)別,對(duì)比兩種狀態(tài)下0~600 ms時(shí)間段內(nèi)所有通道的平均腦電波形(剔除無(wú)關(guān)通道),如圖13所示??梢钥闯觯?dāng)被試關(guān)注或不關(guān)注刺激時(shí),在300 ms附近均有P300電位,這是由于在不關(guān)注的刺激中包括目標(biāo)刺激,雖然被試忽略了這些刺激,但在大腦內(nèi)會(huì)產(chǎn)生微弱的事件相關(guān)電位(event-related potential,ERP)信號(hào)。比較兩種狀態(tài)下的腦電波形,可以看出在被試關(guān)注目標(biāo)刺激時(shí)誘發(fā)的P300信號(hào)較高。兩種狀態(tài)的波形有顯著差異,證明了刺激范式的可行性。 在對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和剔除無(wú)關(guān)通道后,將樣本按照1∶1比例分成訓(xùn)練集和測(cè)試集,訓(xùn)練集用來(lái)訓(xùn)練空間濾波器,測(cè)試集用來(lái)測(cè)試分類(lèi)準(zhǔn)確率。由于使用CSP算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波,濾波后的特征矩陣有效信息集中在頭部和尾部,因此需要選擇合適的m值,來(lái)提取特征矩陣中前m行和后m行的有效數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)利用SVM算法對(duì)不同m值下的特征矩陣進(jìn)行分類(lèi),結(jié)果如表1所示。S表示被試,從表中看出,在m=1和m=2時(shí)分類(lèi)準(zhǔn)確率較低,平均準(zhǔn)確率低于80%,說(shuō)明此時(shí)特征值數(shù)量較少丟失了大量的有效信息,從而導(dǎo)致分類(lèi)準(zhǔn)確率低。通過(guò)分類(lèi)結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn),在m=8時(shí)分類(lèi)準(zhǔn)確率最高,為86.07%,因此將m設(shè)置為8。 CSP-SVM算法與SVM算法的分類(lèi)結(jié)果如圖14所示。從圖中可以看出,在5名被試S1~S5中,CSP-SVM算法的準(zhǔn)確率要普遍高于SVM算法,其中S4的分類(lèi)準(zhǔn)確率最高,為95.85%。CSP-SVM算法的平均準(zhǔn)確率為86.07%,較SVM算法的分類(lèi)準(zhǔn)確率提高了5.65%。結(jié)果表明,利用CSP空域?yàn)V波進(jìn)行腦電數(shù)據(jù)的特征提取可以有效提高分類(lèi)精度。 表1 不同 m 值下的識(shí)別率Table 1 Recognition rate of different m values 圖14 不同算法的分類(lèi)正確率Fig.14 Classification accuracy of different algorithms 5位被試參加在線(xiàn)實(shí)驗(yàn),被試通過(guò)關(guān)注目標(biāo)刺激,完成控制下肢機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的任務(wù)。實(shí)驗(yàn)采用CSP-SVM算法進(jìn)行在線(xiàn)分類(lèi)測(cè)試,總命令數(shù)為40個(gè)。在線(xiàn)實(shí)驗(yàn)中,當(dāng)系統(tǒng)輸出結(jié)果與被試關(guān)注結(jié)果不相符時(shí),判定為錯(cuò)誤命令,在線(xiàn)實(shí)驗(yàn)分類(lèi)結(jié)果如表2所示。所有被試均有較高的分類(lèi)準(zhǔn)確率,被試的平均正確命令數(shù)為34個(gè),平均準(zhǔn)確率為86.50%,分類(lèi)效果較好。意圖識(shí)別過(guò)程幾乎沒(méi)有延遲,滿(mǎn)足系統(tǒng)性能要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明P300-BCI康復(fù)系統(tǒng)的可行性,展示了其在康復(fù)領(lǐng)域潛在的應(yīng)用價(jià)值。 表2 在線(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 2 Online experimental results 傳統(tǒng)的觸覺(jué)P300范式使用多個(gè)刺激器對(duì)被試的不同部位進(jìn)行刺激,且需要一定的疊加平均次數(shù)才能達(dá)到較為滿(mǎn)意的分類(lèi)精度。本實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)范式僅使用兩個(gè)刺激器,以頻率區(qū)分目標(biāo)刺激和干擾刺激,以空間區(qū)分不同的目標(biāo)刺激,實(shí)驗(yàn)任務(wù)更為簡(jiǎn)單,使用兩個(gè)刺激器即可達(dá)到較高的分類(lèi)精度,更適用于腦卒中患者。 本文設(shè)計(jì)了一種適用于患者的觸覺(jué)P300范式,該范式具有刺激裝置少,操作過(guò)程簡(jiǎn)單,不易疲勞,實(shí)用性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)通過(guò)對(duì)比P300電位幅值,確定范式的振動(dòng)頻率、振動(dòng)時(shí)長(zhǎng)、振動(dòng)間隔和振動(dòng)比例等參數(shù)。基于觸覺(jué)P300范式的離線(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,被試通過(guò)區(qū)分目標(biāo)刺激和干擾刺激,可以輕松誘發(fā)P300信號(hào),并且通過(guò)選擇關(guān)注不同的目標(biāo)刺激可以發(fā)出不同的指令。實(shí)驗(yàn)采用CSP-SVM算法對(duì)腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè),5名被試的平均準(zhǔn)確率為86.07%,高于SVM算法的80.42%,證明了采用CSP算法對(duì)腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取可以有效提高分類(lèi)準(zhǔn)確率。 基于觸覺(jué)刺激范式和CSP-SVM算法,搭建了一套P300-BCI下肢訓(xùn)練康復(fù)系統(tǒng),患者通過(guò)關(guān)注左右手的刺激來(lái)控制下肢機(jī)器人運(yùn)動(dòng)。康復(fù)系統(tǒng)的平均分類(lèi)準(zhǔn)確率為86.50%,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,所有被試均可利用腦電信號(hào)控制機(jī)器人進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練,證明了本文中采用的體感振動(dòng)刺激范式BCI系統(tǒng)具有一定的可行性和有效性。 通過(guò)刺激人的手指來(lái)誘發(fā)P300信號(hào),不僅能解決視聽(tīng)疲勞問(wèn)題,還能為失去視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)功能的患者提供一種可替代的交互方式。觸覺(jué)刺激不同于視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)刺激,它不局限于特定的感知部位。因此,手功能障礙的患者可以通過(guò)刺激腰部或其他部位來(lái)誘發(fā)P300信號(hào)。未來(lái)可以應(yīng)用此范式對(duì)腰部或背部刺激進(jìn)行研究。1.4 控制模塊與下肢康復(fù)機(jī)器人
2 刺激范式設(shè)計(jì)
2.1 刺激頻率設(shè)定
2.2 刺激時(shí)長(zhǎng)設(shè)定
2.3 刺激間隔設(shè)定
2.4 目標(biāo)刺激概率設(shè)定
3 實(shí)驗(yàn)流程
3.1 被試選擇
3.2 實(shí)驗(yàn)步驟
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.1 離線(xiàn)數(shù)據(jù)分析
4.2 離線(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.3 在線(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5 結(jié)論