腦電信號(hào)中眼電偽跡去除方法研究的開(kāi)題報(bào)告

腦電信號(hào)中眼電偽跡去除方法研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景和意義隨著腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展，腦電信號(hào)逐漸被廣泛應(yīng)用于腦電圖診斷、腦功能評(píng)估、神經(jīng)科學(xué)探索以及人機(jī)交互等領(lǐng)域。然而，腦電信號(hào)采集過(guò)程中常常伴隨著眼電信號(hào)的同步干擾，尤其是在進(jìn)行關(guān)注度較低且眼動(dòng)較快的測(cè)試時(shí)。眼電信號(hào)干擾的主要表現(xiàn)為快速眼動(dòng)（EOG）和慢速眼動(dòng)（SOV）。這些眼電偽跡對(duì)腦電信號(hào)的分析和處理產(chǎn)生了不利影響，降低了腦機(jī)接口系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。因此，研究如何有效地去除眼電偽跡，提高腦電信號(hào)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，對(duì)于腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展以及神經(jīng)科學(xué)研究具有重要意義。二、研究目的和內(nèi)容本文的研究目的是探究一種有效的眼電偽跡去除方法，能夠?qū)焖傺蹌?dòng)和慢速眼動(dòng)進(jìn)行準(zhǔn)確的去除，提高腦電信號(hào)的質(zhì)量和可靠性。研究?jī)?nèi)容包括：1.眼電偽跡的特點(diǎn)和分類2.常用的眼電偽跡去除方法及其優(yōu)缺點(diǎn)3.提出一種新的眼電偽跡去除方法，實(shí)現(xiàn)快速眼動(dòng)和慢速眼動(dòng)的同時(shí)去除4.基于該方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果分析三、研究方法和步驟1.首先對(duì)眼電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，包括濾波、采樣率變換、去除基線漂移等。2.對(duì)去除快速眼動(dòng)和慢速眼動(dòng)的方法進(jìn)行綜合比較，選擇一種適用于本文研究的方法。3.提出一種新的快速眼動(dòng)和慢速眼動(dòng)同時(shí)去除的方法，具體步驟為：a.對(duì)眼電信號(hào)進(jìn)行希爾伯特變換，提取快速眼動(dòng)和慢速眼動(dòng)的信息b.對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行小波變換，提取不同頻段的信息c.將快速眼動(dòng)和慢速眼動(dòng)的信息與不同頻段的腦電信息進(jìn)行相關(guān)分析，確定去除參數(shù)d.對(duì)去除參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化和驗(yàn)證4.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，獲取腦電信號(hào)和眼電信號(hào)數(shù)據(jù)，分別對(duì)比采用新方法前后的信號(hào)質(zhì)量和可靠性，并進(jìn)行結(jié)果分析。四、預(yù)期成果和意義通過(guò)本研究，期望能夠開(kāi)發(fā)出一種有效的眼電偽跡去除方法，提高腦機(jī)接口系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。該方法還可以應(yīng)用于其他腦電信號(hào)分析領(lǐng)域，為神經(jīng)科學(xué)研究和醫(yī)學(xué)臨床診斷提供幫助。五、研究進(jìn)度安排本研究計(jì)劃于2021年9月開(kāi)始，預(yù)計(jì)完成時(shí)間為2022年6月，具體進(jìn)度安排如下：1.第一階段（2021年9月-2021年11月）：文獻(xiàn)調(diào)研和數(shù)據(jù)采集2.第二階段（2021年12月-2022年2月）：常用眼電偽跡去除方法比較和選擇3.第三階段（2022年3月-2022年4月）：提出新的眼電偽跡去除方法并進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化和驗(yàn)證4.第四階段（2022年5月-2022年6月）：實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和結(jié)果分析，文章撰寫和提交六、參考文獻(xiàn)1.Chen,X.,Fu,Q.,Zhang,Y.,&Hu,L.(2019).Denoisingelectroencephalogramsignalswithmixedandtime-varyingnoiseviakernelnonnegativematrixfactorization.Clinicalneurophysiology,130(1),162-171.2.Hu,X.,Xu,P.,Li,J.,Chen,X.,Yang,Y.,Wei,Y.,&Wang,X.(2018).Combiningfeaturesextractedfrommotorimagerytasksimprovesbrain–computerinterfaceperformance.Journalofneuralengineering,15(6),066021.3.Matsuo,T.,&Kawai,K.(2018).Temporalpatterncorrectionofelectroencephalogrambyanautoregressivemodel-baseddeepneuralnetwork.Journalofneurosciencemethods,307,94-102.4.Yan,W.,Sun,J.,&Gao,X.(2017).AnadaptiveP300spellerbasedontranscranialalternatingcurrentstimulationwithoptimizedfrequency.Journalofneuralengineering,14(4),046025.5.Zhang,Z.,Li,Y.,&Li,Y.(2019).Aconvolutionalneuralnetworkformultiplefeatureextra