Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Методы и алгоритмы синтеза нейрокомпьютерного интерфейса на основе анализа вызванного потенциала Р300 электроэнцефалограммы

Диссертация: Методы и алгоритмы синтеза нейрокомпьютерного интерфейса на основе анализа вызванного потенциала Р300 электроэнцефалограммы
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Проведенный анализ существующих зарубежных систем НЬСИ показал, что основным недостатком является низкая пропускная способность, ограниченные возможности по расширению систем и адаптации к больным на разных этапах лечения. Разработан аппаратно-программный комплекс НКИ на основе анализа вызванного потенциала РЗОО электроэнцефалограммы с использованием методов и алгоритмов, предложенных в работе… Читать ещё >

Содержание

  • Список и обозначение аббревиатур
  • Список иллюстраций
  • Список таблиц
  • Список таблиц

Методы и алгоритмы синтеза нейрокомпьютерного интерфейса на основе анализа вызванного потенциала Р300 электроэнцефалограммы (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Введение

11.

Цель работы.13.

Научная новизна.13.

Практическая значимость работы.14.

Основные результаты работы.14.

Достоверность полученных результатов.15.

Апробации работы.15.

4.5. Выводы.

Для сравнения, приведём сводную таблицу точностей классификации для различных методов разбиения электродов и классификаторов (Таблица 25).

Точность.

Классификатор Обучающая выборка Тестовая выборка ю о (j Метод наименьших квадратов 0.6742 0.5852 о с у Линейный дискриминантный анализ 0.7087 0.6255.

Метод главных компонент 0.8711 0.6437.

Метод наименьших квадратов 1.0000 0.7145.

5 О б в с Линейный дискриминантный анализ 0.8611 0.7287.

U Метод главных компонент 1.0000 0.7513 н Метод наименьших квадратов 0.9243 0.6145 ю о и о Линейный дискриминантный анализ 0.7766 0.6644 с и Метод главных компонент 0.9038 0.6587.

Заключение

.

К основным результатам диссертационной работы можно отнести следующее:

• Проведенный анализ существующих зарубежных систем НЬСИ показал, что основным недостатком является низкая пропускная способность, ограниченные возможности по расширению систем и адаптации к больным на разных этапах лечения.

• Предложен метод выделения вызванного потенциала РЗОО электроэнцефалограммы на основе суперпозиции методов, повышающий точность распознавания на 7%.

• Разработан новый вид матрицы стимулов (пиктографический), благодаря которому пропускная способность системы увеличилась в 4 раза.

• Предложен оптимальный набор параметров матрицы стимулов.

• Определен оптимальный набор отведений, позволяющий локализовать области выраженности вызванного потенциала РЗОО.

• Разработана оптимальная комбинация методов, образующая алгоритм распознавания вызванного потенциала РЗОО для режима стимуляции с межстимульным интервалом 100 мс.

• Разработан аппаратно-программный комплекс НКИ на основе анализа вызванного потенциала РЗОО электроэнцефалограммы с использованием методов и алгоритмов, предложенных в работе.

• Проведено тестирование разработанных методов и алгоритмов. Точность классификации при межстимульных интервалах в 100 мс и ЮООмс составляет 74% и 94% соответственно.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Р., Ласков П., Курио Г., Бланкерц Б., Мюллер К.-Р. По моему хотенью. Берлинский нейро-компьютерный интерфейс // Наука и жизнь 2004. № 11. URL: http://www.nki.ru/archive/articles/472 (дата обращения 26.10.2009).
  2. Wolpaw J.R., Birbaumer N, McFarland DJ, Pfurtscheller G, Vaughan TM. Brain-computer interfaces for communication and control. // EEG Clinical Neurophysiology 113,2002 pp. 767−791.
  3. Levine SP, Huggins JE, BeMent SL, Kushwaha RK, Schuh LA, Rohde MM, Passaro EA, Ross DA, Elisevich KV, Smith BJ. A direct brain interface based on event-related potentials. // IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering 8(2), 2002 pp. 180−185.
  4. B.B. Вызванные потенциалы мозга в клинической практике. Таганрог: ТРТУ, 1997. — 264 с.
  5. Regan D. Human brain electrophysiology. Evoked Potentiales and Evoked Magnetic Fields in Science and Medicine. // IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering, 1987,-pp. 179−185.
  6. Picton T.W., Hillyard S.D. Auditory human ЕР: II. Attention effect. EEG Clinical Neurophysiology 36, 1974, pp. 191−199.
  7. E.M. Анализ потенциалов, связанных с движением в норме и при поражениях головного мозга. // Автореферат канд. диссертации М., 1992.
  8. Jorg J., Hielscher Н. et al. Evozierte Potentiale in Klinik und Praxis. Eine Einfuhrung in VEP, SEP, AEP, МЕР, РЗОО and PAP. // Springer Verlag, 1993, pp. 278−284.
  9. Tesse J. et al. CNV and the destruction-arousal hypotheses. // EEG and Clinical Neurophysiology 41, 1976, pp. 277−286.
  10. Vaughan H.G., Ritter W. The sources of auditory evoked responses recorded from the human scalp. // EEG and Clinical Neurophysiology v.28, 1970, pp. 360−367.
  11. Guerit J.M. Les potentiels evoques. Masson, Paris, 1998. 399 p.
  12. B.B., Коптелов Ю. М., Корепина O.C. Роль трехмерной локализации источников ЭЭГ и ВП в клинической практике. // Труды конференции «Современное состояние методов неинвазивной диагностики в медицине». Украина, Ялта-Гурзуф, 1996, с. 102−105.
  13. Shibasaki Н., Nakamura М., Nishida Se et al. Periodical discharge and myoclonus in Creutzfeldt-Jacob decease: diagnostic usage of averaging method of time locked muscle jerk. // Ann. Neurol. 9, 1981, p. 150.
  14. Gevins A., Smith M.E. et al. High-resolution EEG mapping of cortical activation related to working memory: effects of task difficulty, type of processing and practice. // Cerebral cortex 7, 1997, pp. 374−385.
  15. .Ж. Обнаружение процессов, происходящих в головном мозге по ЭЭГ в реальном масштабе времени. ТИИЭР, 1977, № 5, т.65, с. 49−58.
  16. Pratt Н., Bleich N., Sussel Z. Three-channel Lissajous-trajectories of auditory brain-stem evoked potentials in patient with neurological lesions affecting the brainstem: preliminary impressions. // Audiology v.26, № 4, 1987, pp. 247−255.
  17. Scandinavian symposium on brainstem response (ABR). // Ed. LunbergT. Stockholm, 1981, pp. 109−112.
  18. Mauguiere F., Desmedt J.E., Courjon J. Neural generators of N18 and P14 far field SSEP: patients with lesion of thalamus or thalamocortical radiations. // EEG Clinical Neurophysiology 56, 1983, pp. 283−292.
  19. B.B. Обратная задача ЭЭГ и клиническая энцефалография (картирование и локализация источников электрической активности мозга) Таганрог: ТРТУ. — 2000. — 640 с.
  20. Э.А. Восприятие и эмоции. М., Наука — 1977. 248 с.
  21. Goodin D.S., Squires К.С., Starr A. Long latency ERP in dementia. // Brain 101, 1978, pp. 635−648.
  22. Polish J. Cognitive evoked potentials. // Current directions in psychological science v.2, № 6, 1993, pp. 175−179.
  23. Naatanen R. et al. Attention and MMN. // Psychophysiology 30, 1993, pp. 436−450.
  24. H.A. Соотношение суммарной ЭЭГ и нейронной активности коры в зоне очаговой патологии головного мозга. // Автореф. канд. диссерт. Москва, 1972.
  25. Cooper R., Winter A.L., Crow H.J., Walter W.G. Comparison of subcortical, cortical and scalp activity using chronically indwelling electrodes in man. // EEG Clinical Neurophysiology v.18, 1965, pp. 217−228.
  26. Heath R.G., Galbraith G.C. Sensory evoked responses recorded simultaneously from human cortex and scalp. // Nature № 5070, v. 212, 1966, pp. 1535−1537.
  27. Richer F. et al. Intracerebral amplitude distributions of the auditory EP. // EEG Clinical Neurophysiology74, 1989, pp. 202−208.
  28. Domino E.F. et al. Simultaneous recordings of scalp and epidural somatosensory evoked responses in man. // Science v.145, 1964, pp. 119−120.
  29. Stohr R.C., Goldring V.P. EP after removal sensory zone. // J. Neurosurg. v.31, 1969, pp. 117−127.
  30. Kraus N., Ozdamar O., Heydemann P.T., Stein L., Reed N.L. Auditory brain-stem responses in hydrocephalic patients. // EEG Clinical Neurophysiology v.59, № 4, 1984, pp. 310−317.
  31. Allison Т., Matsumiga Y., Goff G.D., Goff W.R. The scalp topography of human visual evoked potentials. // EEG Clinical Neurophysiology v.42, № 2, 1977, pp. 185−197.
  32. Hosek R.S., Sances В., Jolat R.W., Larson J. Contributions of intracerebral currents to the EEG and evoked potentials. // IEEE Trans. Biomed. Eng. v. BME-25, v.5, 1978, p. 405.
  33. Creutzfeldt О., Watanabs S., Hux H.D. Relations between EEG phenomena and potentials of single cortical cells. 1. Evoked responses after thalamic and epicortical stimulation. // EEG Clinical Neurophysiology v.20, 1966, pp. 1−8.
  34. Creutzfeldt O. Neuronal basis of EEG-waves. // Handbook of EEG and Clinical Neurophysiology Edd. Creutzfeldt O., Elsevier, Amsterdam v.2, 1974, pp. 153−165.
  35. Creutzfeldt O. Generality of the functional structure of the neocortex. //Naturwissenschaften v. 64, 1977, p.507.
  36. Hendersen C.J., Bulter S.R., Glass A. The localization of equivalent dipoles of EEG sources by the application of electrical field theory. // EEG and Clinical Neurophysiology v. 39, № 2, 1975, pp. 117−130.
  37. B.B., Юзефова C.M., Авакян E.H. Исследование ВП и BP методом избирательного усреднения у больных с посттравматической эпилепсией. // «Нейропсихология и психиатрия» им. С. С. Корсакова № 2, 1996, с. 41−44.
  38. Fender D.H. Source localization of brain electrical activity. In: A.S. Gevins and A. Remont (Eds.), Methods of Analysis of Brain electrical and magnetic signals. // Amsterdam, Elsivier, 1987, p. 355−403.
  39. Polish J., Niedermeyer E., Lopes da Silva F.H. Clinical application of P300: method, measurement and interpretation. // EEG basic principle, Baltimore, William and Wilkins, 1993, pp. 1005- 1018.
  40. Pfefferbaum A., Ford J., Johnson R. et al. Clinical application of P300. I. Normal aging. II. Dementia, depression and schizophrenia. // EEG and Clinical Neurophysiology 59, 1984, pp. 85−116.
  41. Polich J., Kok A. Cognitive and biological determinants of P300: an integrative review. // Biological Psychology 41, 1995, pp. 103−146.
  42. Goodin D.S., Aminoff MJ. Electrophysiological differences between subtypes of dementia. //Brain 109, 1986, pp. 1103−1113.
  43. Polish J., Kok A. Cognitive and biological determinants of P300: an integrative review. // Biological Psychology 41, 1995, pp. 103−146.
  44. В.В., Ревенок Е. В., Корепина О. С., Калашникова Л. А., Брутян А. Г. Анализ РЗОО при когнитивных нарушениях у больных с сосудистыми заболеваниями головного мозга. // Труды конференции «Ишемия мозга». С.-Петербург, 1997, с. 41−45.
  45. Официальный сайт фирмы «Cyberkineticsinc». Электронный ресурс]. URL: http://www.cyberkineticsinc.com (дата обращения 26.10.2009).
  46. Официальный сайт фирмы «Neural Signals». Электронный ресурс]. URL: http://www.neuralsignals.com (дата обращения 26.10.2009).
  47. Wolpaw J.R., McFarland DJ, Control of a two-dimensional movement signal by a noninvasive brain-computer interface in humans. // PNAS 101(51), 2004, pp. 17 849−17 854
  48. Farwell L. A, Donchin E. Talking off the top of your head: towards mental prosthesis utilizing event-related brain potentials. // Electroenceph. Clinical Neurophysiology 70, 1988, pp. 510−523.
  49. Donchin E, Spencer KM, Wijesinghe R. The mental prosthesis: assessing the speed of a P300-based brain-computer interface. // IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering 8(2), 2000, pp. 174−179.
  50. Allison В. P3 or not P3: Toward a Better P300 BCI. // PhD Thesis. -UCSD 2004.
  51. Allison В., Pineda A. Effects of SOA and flash pattern manipulations on ERPs, performance, and preference: Implications for a BCI system. // Internation Journal of Psychophysiology 59, 2006, pp. 127−140.
  52. Kelly SP, Lalor E, Reilly RB, Foxe JJ. Visual Spatial Attention Tracking using High-Density SSVEP Data for Independent Brain-Computer Communication. // IEEE Transactions on neural systems and rehabilitation engineering 13, 2005, pp 172−178.
  53. Wolpaw J.R., McFarland DJ. Multichannel EEG-based brain-computer communication. Electroenceph. Clinical Neurophysiology 90, 1994, pp. 444−449.
  54. Wolpaw J.R., McFarland DJ., Vaughan TM., Schalk G. The Wadsworth Center Brain-Computer Interface (BCI) Research and Development Program. // IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering 11(2), 2003, pp. 204−207.
  55. Birbaumer N, Ghanayim N, Hinterberger T, Iversen I, Kotchoubey B, Kubler A, Perelmouter J, Taub E, Flor H. A spelling device for the paralyzed. Nature 398, 1999, pp. 297−298.
  56. Birbaumer N, Hinterberger T, Kubler A, Neumann N. The Though-Translation Device (TTD): Neurobehavioral Mechanisms and Clinical Outcome. // IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering 11(2), 2003, pp. 120−123.
  57. Millan J. del R., Franze M., Mourino J., Cincotti F., Babiloni F. Relevant EEG features for the classification of spontaneous motor-related tasks. // Biological Cybernetics 86(2), 2002, pp. 89−95.
  58. Parra L.C., Spence C.D., Gerson A.D., Sajda P. Response Error Correction A Demonstration of Impoved Human-Machine Performance Using Real-Time EEG Monitoring. // IEEE Trans. Rehab. Eng 11(2), 2003, pp. 173 177.
  59. Schalk G., McFarland D.J., Hinterberger Т., Birbaumer N., Wolpaw J.R., BCI2000: A General-Purpose Brain-Computer Interface (BCI) System. // IEEE Trans. Biomed. Engng. 51(6), 2004, pp. 1034−1043.
  60. Millan J. del R., Renkens F., Mourino J., Gerstner W. Noninvasive Brain-Actuated Control of a Mobile Robot by Human EEG. // IEEE Trans. Biomed. Eng. 51(6), 2004, pp. 1026−1033.
  61. Bayliss JD, A Flexible Brain-Computer Interface. // PhD Thesis, 2001- U. Rochester.
  62. Kostov A, Polak M. Parallel Man-Machine Training in Development of EEG-Based Cursor Control. // IEEE Trans. Biomed. Eng 8(2), 2000, pp. 203 205.
  63. Hari R, Salenius S. Rhythmical corticomotor communication. // NeuroReport 26(1−3), 1999, pp. 51−62.
  64. Pfurscheller G, Zalaudek K, Neuper C. Event-related beta synchronization after wrist, finger and thumb movement. // Electroenceph. Clinical Neurophysiology 109, 1998, pp. 154−160.
  65. Penny W.D., Roberts S.J., Stokes M.J. Imagined Hand Movements Identified from the EEG Mu-Rhythm. // IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering 8(2), 2000, pp. 214−215.
  66. Pfurscheller G., Neuper C., Flotzinger D., Pregenzer M. EEG-based discrimination between imagination of right and left hand movement. // Electroenceph. Clinical Neurophysiology 103, 1997, pp. 642−651.
  67. Л.Г., Карловский Д. В. Система проектирования графов обработки ЭЭГ в задачах нейрокомпьютерного интерфейса // Медицинская техника. 2009. — № 3. — С. 16−19.
  68. Д. В. Дорошенков Л.Г. Система Visual mind для анализа ЭЭГ сигналов в задаче проектирования нейрокомпьютерных интерфейсов. // II Международная конференция «Человек и электромагнитные поля»: Тезисы докладов. Саров, 2007. — 97 с.
  69. Д.В., Дорошенков Л. Г. Разработка программного модуля обработки и анализа ЭЭГ в режиме реального времени. // II Международная конференция «Человек и элетромагнитные поля»: Сборник материалов докладов. Саров: РФЯЦ-ВНИИЭФ, 2008. — с. 408 411.
  70. Официальный сайт фирмы «The Math Works, Inc.». Электронный ресурс]. URL: http://www.mathworks.com (дата обращения 26.10.2009).
  71. Д.В. Формирование нейрокомпьютерного интерфейса не основе РЗОО. // Биомедицинские электронные системы: Сборник научных трудов. М.: МИЭТ, 2007. — с. 113−125.
  72. Shevelev I.A., Mikhailova E.S., Chicherov V.A., Konishev V.A., Karlovskiy D.V. Spatial gradient of P300 in the brain-computer-interface paradigm. // International Journal of Psychophysiology, 2008, pp. 181.
  73. Официальный сайт фирмы «Нейроботикс». Электронный ресурс]. URL: www.neurobotics.ru (дата обращения 26.10.2009).
  74. Д.В., Конышев В. А., Селищев С. В. Нейрокомпьютерный интерфейс на основе РЗОО. // Медицинская техника № 1,2007, с 28−32.
  75. Д.В., Романов Д. Е., Вавакина Е. В. Нейрокомпьютерный интерфейс на основе РЗОО. // XX съезд Физиологического общества им. И. П. Павлова: Тезисы докладов- М.: Издательский дом «Русский врач», 2007. с. 258.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!