针对医护病人的脑机接口诱发范式优化及其应用研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61573142
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    64.0万
  • 负责人：
    金晶
  • 依托单位：
    华东理工大学
  • 学科分类：
    F0609.认知与神经科学启发的人工智‍能
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Brain computer interface (BCI) technology has gradually developed from the primary stage in laboratory to the application stage in hospitals and rehabilitation centers. The usability of the brain control system would be affected not only by the application environment, but also by the physiology limitation of patients, which was a “big challenge” for brain control system. In this study, the optimization method for stimulus-based brain control system would be presented: 1) New stimulus will be designed to decrease the interference between the adjacent stimuli based on human cognition, and new adaptive strategy will be designed for brain control system to fit the different application environments. 2) Different space distributions accompany with different audio stimuli will be used for audio-based BCI. New music stimuli paradigm will be presented to make the audio-based BCI friendly. The sensitive position of different patients’ bodies will be surveyed for tactile-based BCI. New stimulus presentation pattern based on massage will be used to make the users feel more comfortable. 3) Generic model based on online training method will be used to improve the online performance on patients. Optimized anti-noise and online adaptive algorithm will be used in the brain control system for the application on patients, especial for cerebral Palsy patients. In this study, the performance of stimulus-based brain control system will be improved not only through the new paradigms and the optimized algorithms, but also through the practical experiments on patients, which would improve the practical usability of stimulus-based brain control system.
脑机接口技术已逐渐从面向实验室的初级阶段发展到面向医院康复中心的实际应用阶段。基于脑机接口技术的控制系统（脑控系统），其使用不仅受环境因素的干扰，而且受病人特殊生理因素的限制，这为脑控系统的设计与开发带来了巨大的挑战。本项目针对环境因素和医护病人生理因素提出诱发脑机接口的优化方法：1）基于人类认知规律优化刺激源，减少刺激源间的相互干扰，并设计具有环境适应性的视觉诱发脑控系统。2）提出空间和声音刺激的多样化设计，利用音乐等刺激呈现方式提高听觉脑机接口的友好性。探索触觉脑机接口的刺激形式和位置，利用按摩等刺激呈现形式提高此类范式的舒适性。3）研究基于特定群体的泛化分类模型，提高系统的在线训练能力；研究应用于医护病人的抗干扰和在线修正方法。本项目不仅通过范式优化和算法设计来满足实际应用需要，而且通过临床实践改进系统对于病人的应用性能，从而推进诱发脑控系统的实用化进程。

结项摘要

脑-机接口在脑卒中康复和生活辅助上显示出了巨大的应用潜力。为了进一步推进脑机接口的临床应用，本项目结合环境因素和医护病人生理特殊性提出脑机接口系统设计和优化方法，以解决现在脑机接口临床应用遇到的问题。首先通过刺激呈现优化、多感官刺激、刺激参数调整等方式来提高脑-机接口范式的性能，提高诱发脑电位的幅值和识别准确率；然后，设计运动意图解析算法，通过搭建公用模型和自适应在线修正模型提升脑机接口系统的稳定性；最后，提出优化导联组合和时间窗口等方法提高脑机接口的在线性能。此外，项目针对脑卒中、肌萎缩侧索硬化症人和昏迷病人展开应用研究，开发了基于脑机接口的脑卒中康复系统，信息交互系统和昏迷病人评估系统，近250余名病人使用了以上系统并取得了良好的使用效果。

项目成果

期刊论文数量（32）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（13）
专利数量（2）
Correlation-based channel selection and regularized feature optimization for MI-based BCI
基于 MI 的 BCI 的基于相关性的通道选择和正则化特征优化
  • DOI：
    10.1016/j.neunet.2019.07.008
  • 发表时间：
    2019-10-01
  • 期刊：
    NEURAL NETWORKS
  • 影响因子：
    7.8
  • 作者：
    Jin, Jing;Miao, Yangyang;Cichocki, Andrzej
  • 通讯作者：
    Cichocki, Andrzej
Effect of a combination of flip and zooming stimuli on the performance of a visual brain-computer interface for spelling
翻转和缩放刺激组合对视觉脑机接口拼写性能的影响
  • DOI：
    10.1515/bmt-2017-0082
  • 发表时间：
    2019-02-01
  • 期刊：
    BIOMEDICAL ENGINEERING-BIOMEDIZINISCHE TECHNIK
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Cheng, Jiao;Jin, Jing;Cichocki, Andrzej
  • 通讯作者：
    Cichocki, Andrzej
Improved SFFS method for channel selection in motor imagery based BCI
基于运动想象的 BCI 通道选择的改进 SFFS 方法
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2016.05.035
  • 发表时间：
    2016-09-26
  • 期刊：
    NEUROCOMPUTING
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Qiu, Zhaoyang;Jin, Jing;Cichocki, Andrzej
  • 通讯作者：
    Cichocki, Andrzej
An exploration of spatial auditory BCI paradigms with different sounds: music notes versus beeps
探索不同声音的空间听觉 BCI 范式：音符与蜂鸣声
  • DOI：
    10.1007/s11571-016-9377-1
  • 发表时间：
    2016-06-01
  • 期刊：
    COGNITIVE NEURODYNAMICS
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Huang, Minqiang;Daly, Ian;Cichocki, Andrzej
  • 通讯作者：
    Cichocki, Andrzej
Sparse Bayesian Classification of EEG for Brain-Computer Interface
脑机接口脑电图的稀疏贝叶斯分类
  • DOI：
    10.1109/tnnls.2015.2476656
  • 发表时间：
    2016-11-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS
  • 影响因子：
    10.4
  • 作者：
    Zhang, Yu;Zhou, Guoxu;Cichocki, Andrzej
  • 通讯作者：
    Cichocki, Andrzej

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其他文献

系列Sm3+配合物的合成、结构及光物理性能
  • DOI：
    10.7503/cjcu20140302
  • 发表时间：
    2019-08
  • 期刊：
    高等学校化学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李淑梅;杨艳红;金晶;牛淑云
  • 通讯作者：
    牛淑云
Connectivity of Minimum Non-5-injectively Colorable Planar Cubic Graphs
最小非5单射可着色平面三次图的连通性
  • DOI：
    10.1007/s40305-018-0214-6
  • 发表时间：
    2018-08
  • 期刊：
    Journal of the Operations Research Society of China
  • 影响因子：
    1.4
  • 作者：
    金晶;许宝刚
  • 通讯作者：
    许宝刚
MiR-92b targets p57kip2 to modulate the resistance of hepatocellular carcinoma (HCC) to ionizing radiation (IR) -based radiotherapy
MiR-92b 靶向 p57kip2 调节肝细胞癌 (HCC) 对电离辐射 (IR) 放疗的抵抗力
  • DOI：
    10.1016/j.biopha.2018.11.080
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Biomedicine & Pharmacotherapy
  • 影响因子：
    7.5
  • 作者：
    王健仰;金晶
  • 通讯作者：
    金晶
鸡bmp4过表达和敲除载体构建及活性验证
  • DOI：
    10.3969/j.issn.2095-1736.2020.03.031
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    生物学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李婷婷;孙长花;周舒简;金晶;张亚妮;左其生
  • 通讯作者：
    左其生
基于快速群搜索算法的双层球面网壳多目标优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    建筑科学与工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    金晶;李丽娟;刘锋;何嘉年
  • 通讯作者：
    何嘉年

其他文献

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金晶的其他基金

基于运动感知的多类运动想象范式设计与应用研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    59 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于视觉诱发多事件相关电位的脑-机接口系统研究
  • 批准号：
    61203127
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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