基于Emotiv的腦機(jī)接口研究

陳 侃，張勝利，丁 凡

(深圳大學(xué) 信息工程學(xué)院 無線通信與網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室，廣東 深圳 518000)

0 引言

大腦是人類控制自身思想和行為的神經(jīng)中樞，它作為人體的管理者頻繁地與外界進(jìn)行各種交互與通信，在此基礎(chǔ)上活動(dòng)的腦區(qū)域會產(chǎn)生一種可由放置在頭皮的電極捕捉到的生物電信號。腦電信號(electroencephalograph)是研究了解人類行為模式、認(rèn)知過程和診斷各種疾病的有效手段，也是實(shí)現(xiàn)人體與外界設(shè)備進(jìn)行直接通信的新手段。

近十年來，關(guān)于怎樣在大腦和外部設(shè)備間建立一條直接溝通的高效路徑引起了廣泛的研究和關(guān)注，通過緊貼在頭皮上的電極采集和處理腦電信號，就能建立起一種不依賴于大腦外周神經(jīng)與肌肉的腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface，BCI)系統(tǒng)。BCI作為一種全新的控制和通信方式具有重大的應(yīng)用價(jià)值，它可以幫助思維正常但身體嚴(yán)重殘疾的病人實(shí)現(xiàn)控制電腦鼠標(biāo)的移動(dòng)、輪椅行走、單詞拼寫等一系列功能[1]。此外，系統(tǒng)可拓展到機(jī)器人、無人機(jī)等設(shè)備的操作和控制，應(yīng)用前景十分廣闊。

1 系統(tǒng)組成

1.1 腦電采集設(shè)備

根據(jù)采集腦電信號的電極種類不同，BCI系統(tǒng)可分為植入式腦電圖和非植入式腦電圖。植入式電極的優(yōu)點(diǎn)在于電極所受干擾小，能獲得質(zhì)量比較好的腦電信號，但通常需要進(jìn)行外科開顱手術(shù)，風(fēng)險(xiǎn)極大且不利于設(shè)備的移動(dòng)和靈活應(yīng)用，多用于實(shí)驗(yàn)室研究。與之相較非植入式電極在近年來的研究中應(yīng)用廣泛，該方法具有優(yōu)良的時(shí)間分辨率和靈活的應(yīng)用場景，雖然信號的準(zhǔn)確度容易受眼球轉(zhuǎn)動(dòng)、肌肉收縮等產(chǎn)生的其他生物電信號的干擾，但成本低廉且更容易被受試者接受。

本文用到的Emotiv EPOC+采用非植入式電極，由14個(gè)數(shù)據(jù)采集通道和2個(gè)參考電極組成(如圖1所示)，采樣率為128 Hz。

圖1 Emotiv EPOC+電極分布

有研究表明屬于消費(fèi)級腦電設(shè)備的Emotiv EPOC+和科研級的腦電設(shè)備在BCI上的性能具有一定的差距[2]，但筆者通過實(shí)驗(yàn)得出，對于由穩(wěn)態(tài)視覺刺激(Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP)引起的誘發(fā)腦電，Emotiv能夠較好地采集和記錄實(shí)時(shí)的特征信號，具有良好的精度和靈敏度。

1.2 視覺刺激器

視覺誘發(fā)電位[3](Visual Evoked Potentials,VEP)是指利用外部某些固定調(diào)制的閃爍頻率來刺激眼球從而誘發(fā)特定的腦電信號，該信號可以通過位于枕骨的O1和O2兩個(gè)電極采集得到。如圖2所示，若目標(biāo)閃爍頻率高于特定頻率，將會得到一段連續(xù)的受激勵(lì)波形，稱為穩(wěn)態(tài)視覺刺激[4]。

圖2 不同刺激頻率下的VEPs和SSVEPs

通過P300誘發(fā)電位、事件相關(guān)電位、刺激慢皮層電位等方式也可獲取相應(yīng)特征的腦電信號[5]，但SSVEP的優(yōu)勢在于實(shí)現(xiàn)簡單易行，同時(shí)具有很好的穩(wěn)定性和抗干擾性能，受試者無需經(jīng)過專門的訓(xùn)練。本文采用LCD顯示屏作為視覺刺激器的載體[6]，如圖3所示，具有方便操作和可靈活變更程序的優(yōu)點(diǎn)。測試軟件由Python編寫，經(jīng)過測試表明基于SSVEP的Emotiv腦機(jī)接口具有較高的信息傳輸率。

圖3 腦機(jī)接口系統(tǒng)視覺刺激界面

2 信號處理

本文主要采用兩種特征提取手段來探測EEG信號中的SSVEPs相關(guān)特性，分別是功率譜密度分析[7](Power Spectrum Density Analysis, PSDA)和典型相關(guān)性分析 (Canonical Correlation Analysis, CCA)。此外，為提高SSVEP的識別準(zhǔn)確率，本文將兩種特征提取手段相結(jié)合，并賦予每種方法不同權(quán)重，該參數(shù)可在實(shí)際使用中根據(jù)不同應(yīng)用情景和不同測試受體進(jìn)行靈活調(diào)整，大大提高了識別的速度和準(zhǔn)確率。

2.1 功率譜密度分析法

功率譜密度分析在應(yīng)用SSVEP的腦機(jī)接口系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用，其中有一些選取功率譜密度中最高值作為特征匹配點(diǎn)，另一些BCI首先通過對受試者的訓(xùn)練來確定一個(gè)閾值，只有當(dāng)相應(yīng)頻率的幅值或功率超過該閾值時(shí)才作為被選定目標(biāo)信號。

本文對PSDA的應(yīng)用無需通過訓(xùn)練，通過計(jì)算相應(yīng)目標(biāo)頻率的SNR(Signal-to-Noise Ratio)來確定受試者選擇的對象，如式(1)所示：

(1)

其中P代表功率譜密度方程，f1,…,fk,…,fm為依次遞增的頻率。因?yàn)镾SVEP在目標(biāo)頻率會引起相同頻率的腦電特征信號，所以只用選擇信噪比最高的頻率即可判斷為受試者注視的閃爍目標(biāo)。

2.2 典型相關(guān)性法

典型相關(guān)分析[8]是一種多變量統(tǒng)計(jì)方法，在多通道的EEG信號中具有更好的識別效果。記錄大腦視覺刺激的相關(guān)區(qū)域位于枕骨，由位于O1和O2的電極采集到的一組EEG信號記為x(t)。第二組y(t)信號由與刺激頻率個(gè)數(shù)相同的參考信號組成，因?yàn)槿魏沃芷谛盘柖寄芊纸鉃橐幌盗懈道锶~函數(shù)，所以對于特定的頻率f有：

(2)

式中f為基頻，T是采樣點(diǎn)的數(shù)量，S為采樣頻率，人類大腦具有低通濾波器的特點(diǎn)，所以此處用了6組諧波作為參考信號進(jìn)行分析。

假設(shè)兩組樣本信號為X=(x1,…,xn)，Y=(y1,…,ym)，構(gòu)成的線性組合為x=XTWx，y=YTWy，CCA通過尋找系數(shù)Wx和Wy來使得x與y之間相關(guān)性ρ(x,y)最大。

(3)

將EEG信號與參考信號作為兩組樣本代入上式，分別計(jì)算出兩者間的典型相關(guān)系數(shù)，計(jì)算結(jié)果最大的一組即為目標(biāo)頻率匹配項(xiàng)，過程如圖4所示。

圖4 CCA特征提取方法

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果

3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)及流程

基于Emotiv的腦機(jī)交互系統(tǒng)如圖5所示。

圖5 腦機(jī)交互系統(tǒng)框架

點(diǎn)擊開始后，屏幕上4個(gè)白色方塊按照設(shè)置的不同頻率同時(shí)閃爍，系統(tǒng)隨機(jī)選取一個(gè)作為目標(biāo)，并在周圍用4個(gè)白色小三角形標(biāo)識，受試者需盯住該閃爍方塊直至識別出目標(biāo)(周圍三角形變?yōu)榫G色)。

系統(tǒng)的信號處理流程如圖6所示。

圖6 信號處理流程圖

目標(biāo)識別時(shí)，采用將兩種方式結(jié)合并設(shè)置權(quán)重的方法。例如，將PSDA識別的權(quán)重設(shè)置為1，CCA識別權(quán)重設(shè)置為2，目標(biāo)判別的閾值設(shè)置為2，則當(dāng)CCA判定為某目標(biāo)時(shí)，該值即被選定。若閾值為3，則需兩種方法判斷結(jié)果一致，才能作為目標(biāo)被選擇。閾值法具有很好的擴(kuò)展性，可以將更多判斷方法有效結(jié)合起來，從而實(shí)現(xiàn)不同腦機(jī)接口系統(tǒng)的應(yīng)用需求。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)中共有3人接受測試，對每位實(shí)驗(yàn)對象的測試分為3組，每組測試時(shí)間為90 s，組間閉眼休息1 min，根據(jù)紀(jì)錄相關(guān)的數(shù)據(jù)計(jì)算出BCI系統(tǒng)的信息傳輸速率[9](Information Transfer Rate,ITR)：

(4)

其中N為目標(biāo)數(shù)，p為識別準(zhǔn)確率，T表示識別出每個(gè)目標(biāo)的平均用時(shí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 腦機(jī)接口性能比較

4 結(jié)論

本文利用Emotiv EPOC+對基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的腦機(jī)接口進(jìn)行了測試，結(jié)果表明Emotiv能夠很好地勝任控制外部設(shè)備的腦機(jī)接口系統(tǒng)，此外采取多種特征提取相結(jié)合的方案能夠大幅提升系統(tǒng)的準(zhǔn)確率，更加準(zhǔn)確地控制外部設(shè)備。然而，

系統(tǒng)中仍存在任務(wù)數(shù)少、通信速率低等問題，未來將在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究特征分類算法，實(shí)現(xiàn)更多任務(wù)的選擇，從而提升腦機(jī)接口系統(tǒng)的整體傳輸性能。

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