基于EEG信号处理方法改进受损中枢神经系统组织患者的脑机接口
人机交互
2021-11-02 v1
摘要
本文运用多种信号处理方法考察残疾人的脑信号，以期达到利用脑机接口（BCI）所需的准确度。输入数据采用9名中枢神经系统（CNS）组织受损者在5项心理任务下的EEG信号：词语联想（WORD）、心理减法（SUB）、空间导航（NAV）、右手运动想象（HAND）与脚部运动想象（FEET）。数据处理中，预处理使用Butterworth带通滤波器（8-30 Hz），特征提取采用CSP、TRCSP、FBCSP方法，分类阶段采用LDA、KNN、线性及非线性SVM。训练与测试过程重复至多100次，并采用随机子抽样方法选取训练与测试数据。100次重复的平均准确率记为最终准确率。对9名中枢神经受损者5项心理任务的两类分类结果表明，FBCSP与KNN分类器组合准确率最高，达69±1.1，对应于词语联想与脚部运动想象两类。不同特征提取与分类方法的研究表明，恰当的特征选择方法尤其是分类器对准确率至关重要。此外，在设计供中枢神经系统患者使用的脑机接口时，有必要重视成功的信号处理方法。
引用
@article{arxiv.2111.00757,
title = {Toward an improved BCI for damaged CNS-tissue patient using EEG-signal processing approach},
author = {Fateme Dehrouye-Semnani and Nasrollah Moghada Charkari and Seyed Mohammad Mehdi Mirbagheri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.00757},
year = {2021}
}