基于电刺激诱发体感事件相关电位（ERP）的脑机接口新方法

Brain computer interface (BCI) could be used as neuroprosthesis or neurological rehabilitation tool for disabilities, but are also explored for healthy people in virtual reality system with a broad application for various fields. Event-related potential (ERP), closely related to sensory and cognition, is the optimal input to BCI. Visual or audio evoked ERPs are commonly used modalities for BCI. However, the use of visual or audio stimulation limits its applicability to users without normal eyesight and audition, or in several poor environments. In this case, alternative stimulation like somatosensory stimulation could replace visual stimulation to evoke ERP. New modality ERP due to non-visual and non-auditory stimulation should provide a lot of selective inputs for BCI design, which will greatly extend the application area of BCI. This project will propose a new BCI input based on somatosensory ERP evoked by surface electrical stimulation on different locations. This project includes: 1) to investigate highly informative modes of somatosensory electrical stimulation and optimization of stimulation protocol; 2) to apply event-related spectral perturbations (ERSP) analysis on ERP, and apply the developed method to extract ERSP features as the fast recognition algorithms for BCI; 3) to establish a practical BCI system to evaluate the accuracy and robustness of this new mode BCI. This research will present a new mode, new concept and new design of BCI.

脑机接口(brain computer interface，BCI)不仅可用于残疾人的辅助工具和康复治疗，还可广泛应用于其他领域的虚拟现实系统。与感觉、认知密切相关的事件相关电位（ERP）是较理想的BCI输入信息转化信号，常由视觉或听觉刺激获得，但有些BCI使用者的视听觉很弱或缺失或受应用环境限制无法视听，此时须由体感ERP代之。非视听诱发的新型ERP可拓展BCI模式选择，极大推动BCI实际应用。本课题拟采用体表不同部位电刺激诱发体感ERP作为BCI新范式，研究内容包括：1）研究高信息含量的体感电刺激模式，优选最佳刺激方案；2）以ERP信号的事件相关谱扰动（ERSP）分析作为BCI特征信息的快速识别算法；3）实用型BCI实验系统的构建及其准确性和鲁棒性的验证。可为BCI提供新模式、新思路、新方案。

脑机接口（Brain-computer Interface，BCI）可为运动障碍患者提供新型神经假肢或者进行神经康复治疗，还可广泛应用于其他领域如虚拟现实系统、娱乐与智力开发、特殊环境的多任务操作等。本研究创新性地使用电刺激体感诱发电位实现BCI，为本领域研究提供一种新的刺激模式和BCI新范式。.本项目主要研究内容包括研制用于BCI的新型体感电刺激范式；研究以少通道体感诱发电位单次信息提取的新方法，实现靶刺激快速识别算法；通过在线BCI实验系统验证其准确性、实时性和鲁棒性。.本研究取得了四项重要结果：1）首先从不同模态脑诱发电位的基础研究出发，证明了电刺激体感诱发电位BCI的可行性，并预测其实施性能将低于视觉BCI但高于听觉BCI。2）通过比较用于电刺激体感诱发电位的刺激电极位置，优化体感刺激的参数设置，比较任务刺激中不同靶刺激含量组合，优化刺激序列，得到以随机分布空间选择性电刺激作为BCI新范式。通过对人体不同部位电刺激的测试，发现在手指可获得最佳效果，其次为双足和四肢，之后为躯干。即使对普通未经训练的受试者，可轻易分辨的刺激目标数达30余处，可方便构建多目标BCI。3）分别研究了基于概率独立成分分析（PICA）和小波滤波的时域-频域-空间滤波方法用于多通道脑电信息单次提取技术，和基于二阶统计量的盲源分离方法用于少通道脑电信息单次提取技术。提高了快速算法的性能，大大降低了所需要的电极数量和计算复杂度。4）研发了实用型体感电刺激BCI，通过在环境视听干扰下的在线实验，验证了其抗干扰功能和鲁棒性。研制了可用于临床的电刺激体感诱发BCI驱动机械手康复系统。.本项目的科学意义在于为BCI技术提供了一种新型的刺激范式，可以应用于临床神经康复，对于中风、脊髓损伤和脊髓型颈椎病的手功能康复具有很好的应用前景。由于其良好的抗环境视听干扰能力，可以作为特殊环境中BCI操控的一种新途径。脑电信息单次提取技术不仅可以用于BCI技术，还可广泛应用于临床神经电生理和神经科学研究。