摘  要： 設(shè)計(jì)了基于事件相關(guān)電位（ERP）的腦-機(jī)接口（BCI）系統(tǒng)，根據(jù)ERP中P300的特性，分別對(duì)比輸入字符的形式及顏色，并在此基礎(chǔ)上采用不同的實(shí)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行了多次實(shí)驗(yàn)。對(duì)采集到的腦電信號(hào)（EEG）使用疊加平均、獨(dú)立成份分析（ICA）、Fisher線性分類器來(lái)進(jìn)行分析處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，輸入方式及實(shí)驗(yàn)參數(shù)會(huì)對(duì)P300的時(shí)域特性及識(shí)別率產(chǎn)生較大的影響。
關(guān)鍵詞： 腦-機(jī)接口；事件相關(guān)電位；P300；獨(dú)立成分分析；Fisher線性分類器

　腦-機(jī)接口BCI（Brain-Computer Interface）為人腦與外界事物進(jìn)行信息交流和控制提供了一種全新的通道，隨著人們對(duì)大腦的研究越來(lái)越深入，可以不使用語(yǔ)言或動(dòng)作，直接通過(guò)腦電信號(hào)來(lái)表達(dá)想法或者操縱設(shè)備。BCI系統(tǒng)一般由三部分組成：對(duì)腦電信號(hào)的采集；對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行處理；將處理之后分類正確的控制信號(hào)輸出，實(shí)現(xiàn)對(duì)外圍設(shè)備的控制。事件相關(guān)電位ERP（Event-Related Potentials）是腦電圖EEG（electroencephalogram）中的一種，當(dāng)外加一種特定的刺激，作用于感覺系統(tǒng)或腦的某一部位，在給予刺激或撤銷刺激時(shí)，在腦區(qū)引起的電位變化[1]。ERP中的P300電位是腦-機(jī)接口中廣泛使用的信號(hào)。浙江大學(xué)的陳衛(wèi)東等人設(shè)計(jì)的基于P300電位的BCI系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬手臂的控制；瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）實(shí)驗(yàn)室為殘疾人設(shè)計(jì)出基于P300的BCI控制系統(tǒng)[2]。
　如何讓BCI系統(tǒng)貼近生活，設(shè)計(jì)出更為簡(jiǎn)單實(shí)用的BCI系統(tǒng)，就顯得比較重要了。在日常生活中，人們對(duì)于密碼并不陌生，本文設(shè)計(jì)的基于ERP的新型輸入系統(tǒng)，為密碼輸入提供了一種更為安全的方式，不用手就可以實(shí)現(xiàn)密碼的輸入。由于好的數(shù)據(jù)是無(wú)可替代的[3]，通過(guò)實(shí)驗(yàn)范式設(shè)計(jì)來(lái)產(chǎn)生較好的刺激效果就顯得尤為重要。本文通過(guò)變換輸入字符的形式及顏色，對(duì)不同實(shí)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行多組實(shí)驗(yàn)。對(duì)采集到的EEG進(jìn)行疊加平均，將P300從EEG背景噪聲中分離出來(lái)，然后利用獨(dú)立成份分析ICA（Independent Component Analysis）來(lái)剔除眼電，用Fisher線性分類器進(jìn)行分類，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析比較來(lái)選出最佳的刺激輸入形式。
1 實(shí)驗(yàn)范式
1.1 字符的形式及顏色
　用于密碼輸入的字符形式可以選擇阿拉伯?dāng)?shù)字（0、1、……9）（以下簡(jiǎn)稱數(shù)字）或者大寫的數(shù)字（零、壹、……玖）（以下簡(jiǎn)稱漢字）。人們一般非常熟悉阿拉伯?dāng)?shù)字；大寫的數(shù)字，普及率不及阿拉伯?dāng)?shù)字，但是在一些特殊的場(chǎng)合，如銀行還是會(huì)經(jīng)常用到。并且相對(duì)于拼音文字，漢字是更為徹底的視覺文字，其腦機(jī)制更注重視覺加工[4]。除了字符形式的對(duì)比外，又進(jìn)行了字符顏色（黑色、紅色）的對(duì)比。黑色是較為普遍的顏色，紅色能夠引起人們較為強(qiáng)烈的反應(yīng)。本文共設(shè)計(jì)了四組實(shí)驗(yàn)：黑色數(shù)字、紅色數(shù)字、黑色漢字及紅色漢字。
1.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)
　實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，準(zhǔn)備階段屏幕上將會(huì)呈現(xiàn)1 s的“+”，之后隨機(jī)出現(xiàn)的字符即為目標(biāo)字符，持續(xù)呈現(xiàn)1 s，隨后一輪10個(gè)字符隨機(jī)閃爍出現(xiàn)，重復(fù)多輪，當(dāng)出現(xiàn)與目標(biāo)字符相同的字符時(shí)，要求被試者默數(shù)一次。每個(gè)字符出現(xiàn)的概率相同，且滿足偏差刺激概率小于30%；標(biāo)準(zhǔn)刺激概率大于70%。綜合考慮參考文獻(xiàn)[5-6]之后，初步設(shè)定字符閃爍方式亮暗時(shí)間/s的組合取為[0.1，0.3]，[0.15，0.3]，[0.2，0.3]，[0.1，0.4]，[0.15，0.4]，[0.2，0.4]；字符重復(fù)次數(shù)的取值為10，13，15，20；連續(xù)無(wú)間隔訓(xùn)練的目標(biāo)字符個(gè)數(shù)為8，10，15，18。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)：亮暗時(shí)間太短，被試者的眼睛會(huì)很快進(jìn)入疲勞狀態(tài)，個(gè)別被試者還會(huì)流眼淚；如果亮暗時(shí)間太長(zhǎng)，被試者容易走神，刺激效果不明顯；隨著目標(biāo)字符數(shù)目的增多，實(shí)驗(yàn)所需的時(shí)間就會(huì)越久，被試者的注意力會(huì)下降。在咨詢被試者的基礎(chǔ)上，分析采集到的數(shù)據(jù)，最終確定實(shí)驗(yàn)參數(shù)為：字符閃爍方式為亮0.15 s，暗0.4 s；訓(xùn)練一個(gè)目標(biāo)字符過(guò)程中，每個(gè)字符隨機(jī)重復(fù)閃爍13次；測(cè)試完8個(gè)目標(biāo)字符之后，被試者可以適當(dāng)休息。
1.3 腦電信號(hào)采集
　實(shí)驗(yàn)采用VC++中的MFC編寫信號(hào)的采集存儲(chǔ)等處理程序，實(shí)現(xiàn)19導(dǎo)（FP1，F(xiàn)P2，F(xiàn)3，F(xiàn)4，C3，C4，P3，P4，Po7，Po8，F(xiàn)7，F(xiàn)8，Oz，T4，T5，T6，F(xiàn)z，Cz，Pz）EEG的同步采集。通過(guò)銀-氯化銀電極制作的電極帽采集EEG，經(jīng)過(guò)數(shù)字放大器（中科新拓公司，UEA-24BZ）放大，采樣頻率定為100 Hz，30 Hz低通濾波。由4名女性、3名男性參與實(shí)驗(yàn)，平均年齡是24.7歲，對(duì)顏色可以正常識(shí)別，視力矯正到正常，右利手。在實(shí)驗(yàn)之前，被試者已明確自己的任務(wù)，保持頭皮干凈，情緒穩(wěn)定，身體狀況良好。實(shí)驗(yàn)室溫度控制在25℃左右。采用單極導(dǎo)聯(lián)，耳電極為參考電極。測(cè)試期間被試者要精神放松，注意力集中，盡可能減少眨眼及肢體運(yùn)動(dòng)。待實(shí)驗(yàn)結(jié)束，咨詢被試者默數(shù)的目標(biāo)字符出現(xiàn)次數(shù)，以此來(lái)判斷被試者注意力的集中程度。
2 數(shù)據(jù)處理
2.1獨(dú)立分量分析
　對(duì)每名被試者的各組數(shù)據(jù)分別進(jìn)行分析，ICA在去除眼電干擾方面有比較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，不需要依賴于數(shù)據(jù)的任務(wù)標(biāo)簽，就可以在無(wú)監(jiān)督的模式下進(jìn)行，得到更多獨(dú)立的信號(hào)源，較為真實(shí)地反映大腦的源活動(dòng)，確保各個(gè)分量盡可能的獨(dú)立，繪制出相應(yīng)的獨(dú)立分量的空間模式圖。觀察圖像，若在前額FP1、FP2處，顏色越紅就表明眼電干擾越大，在隨后的處理當(dāng)中，要在盡可能地保留原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，適當(dāng)?shù)靥蕹@些干擾明顯的量。
2.2 P300的波形分析
　對(duì)同一被試者所采集的四組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分別繪制出在Oz處目標(biāo)字符與非目標(biāo)字符在刺激之后0.7 s內(nèi)的波形圖，如圖1所示，此被試者比較熟悉漢字中的大寫數(shù)字，P300電位的峰值都出現(xiàn)在0.4 s附近。在同為數(shù)字刺激時(shí)，在圖1（b）中目標(biāo)字符相對(duì)于非目標(biāo)字符波形的起伏較大，刺激的效應(yīng)較為劇烈。在同為漢字刺激時(shí)，在圖1（c）圖中目標(biāo)刺激的最大峰值更為明顯，而圖1（d）中的波形較為雜亂，對(duì)最大峰值有干擾。綜合四幅圖像來(lái)看，圖1（b）中紅色數(shù)字的刺激效果是最好的，在目標(biāo)刺激的起始階段，波形較為平穩(wěn)，P300的峰值集中出現(xiàn)在目標(biāo)刺激之后的0.2~0.5 s之間。

　當(dāng)被試者對(duì)于漢字中的大寫數(shù)字不熟悉時(shí)，漢字試驗(yàn)中，目標(biāo)字符刺激所產(chǎn)生的P300電位峰值會(huì)向后延遲，出現(xiàn)在0.5 s之后。推測(cè)其中的原因可能是：當(dāng)被試對(duì)于比較熟悉的圖片時(shí)，反應(yīng)快一些；當(dāng)出現(xiàn)不熟悉的圖片時(shí)，反應(yīng)會(huì)慢一些，這樣目標(biāo)字符刺激產(chǎn)生的P300電位會(huì)向后面有些許的延遲。
2.3 正確率分析
　同一個(gè)被試者，兩周內(nèi)要完成四組實(shí)驗(yàn)。所采集到的數(shù)據(jù)為：黑色數(shù)字組共96個(gè)字符；紅色數(shù)字組共96個(gè)字符；黑色漢字組共99個(gè)字符；紅色漢字組共98個(gè)字符，分別進(jìn)行分類。取刺激之后0.7 s內(nèi)的數(shù)據(jù)作為分類特征，進(jìn)行10次8折交叉驗(yàn)證，分別對(duì)四組實(shí)驗(yàn)的樣本數(shù)據(jù)分類。繪制出字符閃爍重復(fù)次數(shù)與正確率之間的關(guān)系，如圖2所示。

　字符在重復(fù)閃爍6~9次之后，會(huì)達(dá)到一個(gè)較為平穩(wěn)的正確率，隨著字符閃爍重復(fù)次數(shù)的增多，并不能提高相應(yīng)的正確率。所以在設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)范式時(shí)，可以適當(dāng)?shù)販p少字符閃爍的重復(fù)次數(shù)，縮短實(shí)驗(yàn)時(shí)間，最終提高輸入系統(tǒng)的效率。在圖2（a）、（b）中，紅色數(shù)字的正確率比黑色數(shù)字的正確率高；圖2（b）、（d）中，紅色數(shù)字的正確率要比紅色漢字的正確率高很多，即在四組實(shí)驗(yàn)當(dāng)中，紅色數(shù)字的分類效果最好。
綜上可知：在圖1中，紅色數(shù)字的波形效果是最好的，目標(biāo)刺激之后的初始階段波形較為平穩(wěn)，在0.2~0.5 s內(nèi)，P300峰值最大；在圖2中，紅色數(shù)字的分類正確率最高。鑒于人們對(duì)于阿拉伯?dāng)?shù)字的熟悉程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于數(shù)字的大寫漢字，及對(duì)于此密碼輸入系統(tǒng)的推廣，確定出紅色數(shù)字為最佳的刺激方式。
　本文所設(shè)計(jì)的基于ERP的BCI新型輸入系統(tǒng)，通過(guò)分別對(duì)比輸入字符的形式及顏色，采用不同的實(shí)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行了多次實(shí)驗(yàn)，將腦電信號(hào)的處理結(jié)果進(jìn)行比較，確定出了實(shí)驗(yàn)范式的最佳刺激方式及合理的實(shí)驗(yàn)參數(shù)。
在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，由于實(shí)驗(yàn)室的條件有限，不能做到完全隔音，以后需要在更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)驗(yàn)環(huán)境中進(jìn)行。被試者在面對(duì)不停閃爍的字符時(shí)，很容易疲勞，眨眼是無(wú)法避免的，所以要盡量克服BCI任務(wù)的枯燥感，減少被試者的疲勞程度，使采集到的數(shù)據(jù)盡可能干凈。今后的工作中，在利用Fisher分類時(shí)，還可以挑選出對(duì)P300起關(guān)鍵作用的通道或者僅選擇刺激之后的0.2~0.6 s之間的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，降低數(shù)據(jù)的維數(shù)，進(jìn)一步提高BCI系統(tǒng)的效率。
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