事件相關(guān)電位的算法設(shè)計(jì)(開(kāi)題報(bào)告)

1、1碩士畢業(yè)設(shè)計(jì)開(kāi)題報(bào)告2報(bào)告內(nèi)容：報(bào)告內(nèi)容：一、課題的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義二、文獻(xiàn)綜述三、研究課題的目的、內(nèi)容以及可行性報(bào)告四、研究課題的技術(shù)路線和技術(shù)方案五、研究課題擬創(chuàng)新之處六、時(shí)間進(jìn)度和階段性考察目標(biāo)3一、課題的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義一、課題的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義1.1 理論意義事件相關(guān)電位(ERP)，是外加一種特定的刺激，作用于感覺(jué)系統(tǒng)或腦的某一部位，在給予刺激或撤銷刺激時(shí)，在腦區(qū)所引起的電位變化。 新的實(shí)驗(yàn)方法有望帶來(lái)ERP成分的擴(kuò)展。信號(hào)處理算法的創(chuàng)新可以更加精確快速的進(jìn)行ERP波形的特征提取和處理。ERP波形的單次提取和模式識(shí)別是近年來(lái)國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。41.2 1.2 現(xiàn)實(shí)意義現(xiàn)

2、實(shí)意義 人類的意識(shí)和思維是人腦的高級(jí)功能，采用微觀的自然科學(xué)手段難以深入解決這一難題。傳統(tǒng)的心理學(xué)方法也有較大的局限性，所獲結(jié)果與實(shí)際并不一定相符。 ERP從神經(jīng)電生理的角度，顯示不同應(yīng)激階段下大腦的電生理變化，以此可以研究思維和意識(shí)，從而評(píng)價(jià)人類的認(rèn)知過(guò)程。 ERP與心理因素有關(guān)的特點(diǎn)可以應(yīng)用到腦機(jī)接口當(dāng)中，即在人腦和計(jì)算機(jī)或其他電子設(shè)備之間建立一種直接的信息交流和控制通道，既可以為癱瘓病人提供一種與外界進(jìn)行交流和控制的新途徑，而且能應(yīng)用于用思維直接控制設(shè)備的新領(lǐng)域。5二、文獻(xiàn)綜述二、文獻(xiàn)綜述1、理論的淵源及演進(jìn)過(guò)程2、國(guó)外有關(guān)研究的綜述3、國(guó)內(nèi)有關(guān)研究的綜述4、本人對(duì)以上綜述的評(píng)價(jià)62.1

3、 2.1 理論的淵源及演進(jìn)過(guò)程理論的淵源及演進(jìn)過(guò)程 1929年，Hans Berger發(fā)表論文，報(bào)告心算可引起EEG的節(jié)律減少。從此科學(xué)家對(duì)EEG寄予厚望，力圖從中提取心理活動(dòng)信息，以揭示腦的心理功能奧秘。此后的30年間，關(guān)于EEG與心理活動(dòng)關(guān)系以及從中提取心理活動(dòng)信息的研究一直沒(méi)有中斷。20世紀(jì)50年代末，隨著計(jì)算機(jī)在生物醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用，特別是用于EEG分析而產(chǎn)生了事件相關(guān)電位方法，才使腦波與心理因素關(guān)系的研究煥發(fā)了生機(jī)。40多年來(lái)，采用ERP方法進(jìn)行的腦的高級(jí)功能研究出現(xiàn)了一系列突破，為這個(gè)領(lǐng)域的研究開(kāi)辟了一個(gè)新紀(jì)元，ERP遂被譽(yù)為“觀察腦的高級(jí)功能的窗口”，蓬勃發(fā)展，碩果累累，令人矚目。7

4、2.2 2.2 國(guó)外有關(guān)研究的綜述國(guó)外有關(guān)研究的綜述實(shí)驗(yàn)刺激方法ERP提取原理8實(shí)驗(yàn)刺激方法實(shí)驗(yàn)刺激方法Oddball模式9實(shí)驗(yàn)刺激方法（續(xù)）實(shí)驗(yàn)刺激方法（續(xù)）Oddball實(shí)驗(yàn)范式的要點(diǎn)是，對(duì)同一感覺(jué)通道施加兩種刺激，一種刺激出現(xiàn)概率很大，如85%，另一種刺激出現(xiàn)的概率很小，如15%。兩種刺激以隨機(jī)順序出現(xiàn)，這樣，對(duì)于被試來(lái)說(shuō)，小概率刺激的出現(xiàn)具有偶然性，因?yàn)樗苌俨懦霈F(xiàn)一次，感覺(jué)有點(diǎn)怪（Odd）。但實(shí)驗(yàn)任務(wù)卻要求被試關(guān)注小概率刺激，只要小概率刺激一出現(xiàn)就盡快做出反應(yīng)。可見(jiàn)這里的靶刺激是小概率刺激。10實(shí)驗(yàn)刺激方法（續(xù)）實(shí)驗(yàn)刺激方法（續(xù)） Go-Nogo模式 兩種刺激的概率相等。令被試反應(yīng)的

5、刺激叫做Go刺激，即靶刺激；不需被試反應(yīng)的刺激叫做Nogo刺激。該模式也叫做Go與Nogo作業(yè)，其特點(diǎn)是排除了刺激概率對(duì)ERP的影響；由于沒(méi)有大小概率之分，大大節(jié)省了實(shí)驗(yàn)時(shí)間，這是它突出的優(yōu)點(diǎn)，但也丟掉了因大、小概率差異而產(chǎn)生的ERP成分。 跨通路研究模式 “跨通路”（Cross-Modal）是指在同一實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ街胁捎貌煌杏X(jué)通路的刺激物，通常為視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)刺激，常用于選擇性注意的研究。11ERPERP提取原理提取原理 疊加技術(shù)將由相同刺激引起的多段腦電進(jìn)行多次疊加，由于自發(fā)腦電或噪音是隨機(jī)變化，有高有低，相互疊加時(shí)就出現(xiàn)正負(fù)抵消的情況，而ERP信號(hào)則有兩個(gè)恒定(波形和潛伏期)，所以不會(huì)被抵消，反

6、而其波幅會(huì)不斷增加，當(dāng)疊加到一定次數(shù)時(shí)，ERP信號(hào)就顯現(xiàn)出來(lái)了。12ERPERP分段疊加顯示圖分段疊加顯示圖13功率譜估計(jì)功率譜估計(jì)功率譜估計(jì)是頻域分析的主要手段。它在ERP信號(hào)處理中的意義就在于把幅度隨時(shí)間變化的的誘發(fā)腦電波變換為腦電功率隨頻率變化的譜圖，從而可直觀的觀察到腦電誘發(fā)電位節(jié)律的分布與變化情況。其又可分為經(jīng)典方法與現(xiàn)代方法；譜分析具有平均譜特性，對(duì)瞬態(tài)信號(hào)則往往無(wú)能為力，也難以反映突發(fā)的低幅信號(hào)。14自適應(yīng)濾波自適應(yīng)濾波自適應(yīng)濾波具有兩大特點(diǎn)：調(diào)整自身參數(shù)的“學(xué)習(xí)”過(guò)程和根據(jù)輸入過(guò)程的統(tǒng)計(jì)特性變化調(diào)整自身參數(shù)的“跟蹤”過(guò)程。其在無(wú)先驗(yàn)知識(shí)條件下用實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)，依據(jù)給定的判據(jù)自動(dòng)

7、的按誤差最小的原則修正權(quán)因子，使結(jié)果與源信號(hào)誤差最小，該方法能較好的解決誤差與樣本的關(guān)系，用于噪聲抵消、譜線增強(qiáng)、通道均衡及系統(tǒng)辨識(shí)等，近十多年來(lái)，在誘發(fā)電位的提取中得到了較為廣泛的應(yīng)用。15混沌與分形混沌與分形ERP信號(hào)是在刺激作用下由神經(jīng)動(dòng)作電位的非耦合所發(fā)生的，在線性系統(tǒng)范圍內(nèi)無(wú)論采用時(shí)域或頻域以及統(tǒng)計(jì)學(xué)的處理方法都難以完善地解釋腦電信號(hào)與刺激的聯(lián)系，引入混沌理論后，人們發(fā)現(xiàn)腦電信號(hào)實(shí)際上只是由少量獨(dú)立的動(dòng)力學(xué)變量控制著，通過(guò)對(duì)信號(hào)的時(shí)域、頻域和相空間的對(duì)比曲線的分形，可以發(fā)現(xiàn)腦功能的改變將引起其分維數(shù)的變化，因此可以用研究混沌動(dòng)力學(xué)的方法來(lái)研究ERP信號(hào)。該方法的研究，目前還處于探索階

8、段。16國(guó)內(nèi)有關(guān)研究的綜述國(guó)內(nèi)有關(guān)研究的綜述 實(shí)驗(yàn)刺激方法ERP提取原理17實(shí)驗(yàn)刺激方法實(shí)驗(yàn)刺激方法國(guó)內(nèi)的研究基本上都是原有實(shí)驗(yàn)方法的改進(jìn)。魏景漢對(duì)經(jīng)典的CNV進(jìn)行改進(jìn)，將原有的刺激信號(hào)由兩個(gè)增加到三個(gè)，由此觀察到了兩級(jí)CNV。漢語(yǔ)句子實(shí)驗(yàn)方法。天津大學(xué)的實(shí)驗(yàn)方法如下：選擇新華字典里都是五筆的漢字 ，總共160個(gè)漢字，其中80個(gè)為最后一筆與前邊四筆匹配的漢字即正確的漢字，80個(gè)為最后一筆與前邊四筆失匹配的漢字即錯(cuò)誤的漢字。 18實(shí)驗(yàn)刺激方法實(shí)驗(yàn)刺激方法面孔加工特異性實(shí)驗(yàn)方法。天津師范大學(xué)杜春英等提出的方法：采用四種照片為刺激，人類面孔、鳥(niǎo)、汽車和椅子照片各70張 ，試驗(yàn)采用單因素重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)，

9、因素為刺激類型，實(shí)驗(yàn)任務(wù)為汽車搜索作業(yè)；向被試呈現(xiàn)上述四種刺激，要求被試發(fā)現(xiàn)汽車照片時(shí)用右手按鍵，對(duì)其他刺激不做反應(yīng)。以隨機(jī)順序向被試呈現(xiàn)280張照片，每類刺激70張。 19ERPERP提取原理提取原理 加權(quán)平局算法的改進(jìn)。中南民族大學(xué)張佳華提出，根據(jù)各段記錄噪聲水平不同而在平均時(shí)給予不同的權(quán)重，即噪聲水平愈高，給予權(quán)重愈?。辉肼曀接?，給予權(quán)重愈大。 小波變換相關(guān)算法。天津大學(xué)萬(wàn)柏坤教授先用小波變換去除EEG背景干擾，然后對(duì)腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)和ERP波峰檢測(cè)。首都醫(yī)科大學(xué)李海云先將腦電復(fù)合信號(hào)進(jìn)行小波多尺度分解，然后利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近各尺度信號(hào)中反應(yīng)低頻的成分，最后利用網(wǎng)絡(luò)輸出的細(xì)節(jié)系數(shù)

10、估計(jì)對(duì)信號(hào)進(jìn)行重建，同時(shí)實(shí)施ERP波形的提取并去除噪聲。中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)李曉鷗博士使用小波變換和盲分離算法提取ERP。20綜述小結(jié)綜述小結(jié) 國(guó)外學(xué)者對(duì)基礎(chǔ)理論的奠定做出了貢獻(xiàn)。國(guó)內(nèi)起步較晚，但目前發(fā)展比較迅速。 實(shí)驗(yàn)方法的繁雜限制了應(yīng)用推廣，單一模式的刺激難以準(zhǔn)確描述自然界的真實(shí)情況。 信號(hào)平均和疊加技術(shù)依然大范圍使用，許多新的方法依然不夠成熟，需要進(jìn)一步的實(shí)踐。 ERP波形的判斷需要相關(guān)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，限制了臨床應(yīng)用。 多模式的刺激和波形模式識(shí)別將是一個(gè)發(fā)展方向。波形的單次提取技術(shù)依然需要進(jìn)一步的發(fā)展。21三、研究課題的目的、內(nèi)容以及可行三、研究課題的目的、內(nèi)容以及可行性報(bào)告性報(bào)告3.1 課題的

11、目的本課題的目的在于構(gòu)建出完善的ERP測(cè)試平臺(tái)，設(shè)計(jì)出有效的試驗(yàn)方案，在試驗(yàn)的基礎(chǔ)上完成ERP的信號(hào)處理算法，并最終將其應(yīng)用到臨床當(dāng)中。223.2 3.2 課題的基本內(nèi)容課題的基本內(nèi)容完成簡(jiǎn)易腦電信號(hào)硬件采集前端。完成刺激端主機(jī)簡(jiǎn)易軟件設(shè)計(jì)。完成處理端主機(jī)簡(jiǎn)易軟件設(shè)計(jì)。實(shí)現(xiàn)雙機(jī)對(duì)聯(lián)（串口或UDP）。設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案，進(jìn)行試驗(yàn)。設(shè)計(jì)信號(hào)處理算法及軟件。統(tǒng)計(jì)、歸納出所檢測(cè)和分析后的有效波形。得出有關(guān)結(jié)論。完善整個(gè)軟硬件系統(tǒng)。完成畢業(yè)論文。233.3 3.3 可行性報(bào)告可行性報(bào)告ERP檢測(cè)系統(tǒng)國(guó)外已經(jīng)有產(chǎn)品出現(xiàn)，理論上從在開(kāi)發(fā)的可能性?，F(xiàn)有的設(shè)備可以搭建有效的試驗(yàn)環(huán)境。有效的試驗(yàn)方案。通過(guò)查閱資料和自己

12、的工作經(jīng)驗(yàn)，得出相關(guān)的試驗(yàn)方案。相當(dāng)成熟的軟硬件設(shè)計(jì)方案。有部分科研經(jīng)費(fèi)可以使用來(lái)保證研究的進(jìn)行。24四、研究課題的技術(shù)路線和技術(shù)方案四、研究課題的技術(shù)路線和技術(shù)方案4.1通過(guò)查閱資料和經(jīng)驗(yàn)得出需要的試驗(yàn)方案 對(duì)于事件相關(guān)電位的研究，大多數(shù)是在單一模式下進(jìn)行的選擇性注意試驗(yàn)研究，而在現(xiàn)實(shí)世界中，人們的注意是各感官交叉模式下的綜合與調(diào)整，因此，本課題以單一模式下的事件相關(guān)電位的研究為基礎(chǔ)，繼而研究交叉模式下的事件相關(guān)電位。對(duì)交叉模式下ERP的研究，主要圍繞在多模式下（如聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)、觸覺(jué)和本體感受）相互交叉之間的聯(lián)系。254.2 4.2 技術(shù)方案技術(shù)方案264.3 4.3 技術(shù)路線技術(shù)路線27信號(hào)

13、處理算法信號(hào)處理算法 獨(dú)立分量分析、小波變換以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是本課題信號(hào)處理算法的基礎(chǔ)。技術(shù)路線分為以下幾個(gè)部分：1、采用獨(dú)立分量分析對(duì)采集的腦電信號(hào)進(jìn)行處理，分離出包括EPR和噪聲等幾個(gè)有效成分的信號(hào)。2、利用小波變換對(duì)已得到的ERP波形進(jìn)行多尺度分析，提取不同頻段上的能量特征，同時(shí)對(duì)這些能量特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，嘗試得到在時(shí)頻域內(nèi)標(biāo)記ERP波形的新指標(biāo)，這些新指標(biāo)將更加有利于幫助研究者更容易識(shí)別ERP波形的相關(guān)成分，并且利用這些新指標(biāo)可以做ERP波形的少次提?。ㄖ攸c(diǎn)部分）。3、將得到的不同ERP成分的的能量特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，最終達(dá)到波形識(shí)別的目的。28信號(hào)處理示

14、意信號(hào)處理示意29獨(dú)立分量分析獨(dú)立分量分析30小波變換小波變換本課題嘗試通過(guò)小波變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波多尺度分解，得到的不同尺度的低頻和高頻分量，然后在不同頻段上抽取能量。各尺度空間內(nèi)的高頻分量和低頻分量能提供信號(hào)的時(shí)頻局部信息，對(duì)不同頻段上的ERP信號(hào)離散點(diǎn)的幅度值進(jìn)行平方和累加就得到每一頻段上的能量，對(duì)較大的信號(hào)能量進(jìn)行歸一化處理，可以得到相關(guān)頻段的特征參數(shù)。31小波變換（續(xù)）小波變換（續(xù)）對(duì)相關(guān)頻段的特征參數(shù)進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)照組的對(duì)比，我們可以找出一些明顯標(biāo)識(shí)ERP成分的特征參數(shù)，例如對(duì)于P300來(lái)說(shuō)，就是在300ms左右出現(xiàn)的正波，這是一個(gè)在時(shí)域內(nèi)的表示，我們可以采用小波變換的方法，將其在

15、頻域內(nèi)進(jìn)行多尺度分解，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析，我們期望在某一個(gè)尺度內(nèi)發(fā)現(xiàn)更容易表示P300的頻譜特征參數(shù)，將其作為在時(shí)頻范圍內(nèi)標(biāo)識(shí)P300的新指標(biāo)。利用這個(gè)新指標(biāo)，我們將其較容易的對(duì)應(yīng)到原始波形，那么可以實(shí)現(xiàn)P300的少次及單次提取。由此推廣開(kāi)來(lái)，我們可以對(duì)每一個(gè)ERP波形進(jìn)行提取頻域內(nèi)的特征參數(shù)。32人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是接近人類大腦思維方法的一種算法，它通過(guò)大量簡(jiǎn)單的處理單元即神經(jīng)元廣泛地互為連結(jié)而形成復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，可以通過(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行準(zhǔn)確的模式識(shí)別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法擬采用支持向量機(jī)學(xué)習(xí)方法，支持向量機(jī)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，其基本思想是把輸入空間的樣本通過(guò)非線性變換映射到高維特征空間，然后在特征空間中求取把樣本線性分開(kāi)的最優(yōu)分類面。將小波變換得到的頻域能量特征作為輸入，最終達(dá)到波形識(shí)別的目的。33五、研究課題擬創(chuàng)新之處五、研究課題擬創(chuàng)新之處試驗(yàn)方案擬采用多模式交叉刺激。嘗試?yán)眯〔ㄗ儞Q提取在時(shí)頻域內(nèi)標(biāo)識(shí)ERP波形的新指標(biāo)。34六、時(shí)間