基于SSVEP＿SSA融合的混合脑机接口研究

作者：韩向可; 郭士杰^*

来源：仪器仪表学报, 2019, 40(05): 213-220.

DOI：10.19650/j.cnki.cjsi.J1904802

• 多模态
• 混合脑机接口
• 体感选择性注意
• 卷积神经网络

针对目前基于体感选择性注意范式的脑机接口控制指令数少,信息传输率低等缺点,提出了一种全新的多模态混合脑机接口系统。该系统融合稳态视觉刺激(SSVEP)和体感选择性注意范式(SSA),在外部视觉和体感刺激的作用下,诱发大脑产生稳态视觉电位和事件相关去同步现象。同时,为了解决传统脑电信息特征提取中需要大量先验知识等问题,引入深度学习算法对混合脑机接口信息进行意图解码,该方法将多通道的时域信息转换成具有时-频-空域三维特征的二维特征图。对8名受试者的离线实验显示,平均识别准确率达到81. 35%,确认了所提出的基于SSVEPSSA融合的多模态混合脑机接口是可行的,实现了脑机接口(BCI)系统的指令集扩展和高精度解码。

• 单位
  河北工业大学; 安阳工学院