基于信息融合的多模态脑机接口及其应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61906019
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0609.认知与神经科学启发的人工智‍能
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Brain computer interfaces (BCIs) may provide an alternative communication method for patients, because they can detect intention-specifc changes in brain signals. However, as cognitive abilities of patients with disorders of consciousness (DOC) might be much lower than those of the healthy subjects, the performance of BCIs for these patients is generally poor. This project will study multimodal brain computer interface system based on information fusion and applications for DOC patients. The proposed project focus on the optimization of information fusion algorithms, the implement of multimodal BCI based on information fusion and clinical applications. In this project, 1) Study information fusion algorithms as the core of the brain signal analysis algorithms, to provide support for the online BCI system; 2) Establish the BCI paradigm using two or more multimodal stimulation and the multimodal feedback shall be implemented by incorporating virtual reality and visualization technologies, then the multimodal BCI based on information fusion shall be accomplished; 3) We will develop a multimodal BCI for DOC patients and realize the clinical application of the brain computer interface into the field of functional assistance for DOC patients. This project can provide a new communication channel for patients with complete locked-in syndrome, and has with significant theoretically value and practically significance.
脑机接口技术通过检测脑电信号来判断用户的意图,可以给患者提供一种新的沟通渠道。但是由于意识障碍患者的认知水平远低于正常人,目前应用于此类患者的脑机接口性能较差。本项目将重点研究基于多模态信息融合的脑机交互系统及其对意识障碍患者的应用。本项目从信息融合算法优化、基于信息融合的多模态脑机接口系统构建以及临床应用三个方面展开工作:1)研究基于信息融合的脑电信号分析算法,为脑机接口在线系统提供算法支持;2)建立两种或两种以上的多感官刺激范式,结合虚拟现实与可视化技术构建多模态神经反馈,来构建基于信息融合的多模态脑机接口系统;3)开发面向意识障碍患者的脑机交互系统,实现脑机接口在意识障碍患者临床功能辅助领域的应用。本项目的研究可以给完全闭锁综合征患者提供一种新的沟通渠道,具有重大的学术价值和重要的社会意义。

结项摘要

脑机接口技术提供了一种不依赖于正常神经肌肉传导通道的交流与控制方式,是神经工程领域领先发展、重点研发的前沿热点。本项目针对基于信息融合的多模态脑机接口及其应用领域中的一些关键问题开展研究:1)提出了新的或者改进的基于深度卷积神经网络的多种脑机接口信号特征提取和分类算法以及基于小训练样本集下迁移分类算法,在减少受试者训练时间的同时,提高系统的准确率和信息传输率;2)研究整合视听通道刺激的多模态刺激范式,设计了融合P300和SSVEP的异步多模态脑机接口范式和系统,并建立了基于P300在线脑机接口游戏系统,更进一步扩展了应用领域;3)研发面向临床应用的多模态脑机接口系统,开展面向意识障碍、抑郁症等患者的辅助诊断研究。本项目的研究成果可以给意识障碍等患者提供一种新的沟通和诊断方式,具有广阔的应用前景。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(5)
Hybrid asynchronous brain-computer interface for yes/no communication in patients with disorders of consciousness
用于意识障碍患者是/否交流的混合异步脑机接口
  • DOI:
    10.1088/1741-2552/abf00c
  • 发表时间:
    2021-10-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF NEURAL ENGINEERING
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Huang, Jianyong;Qiu, Lina;Pan, Jiahui
  • 通讯作者:
    Pan, Jiahui
Single-Trial EEG Classification via Orthogonal Wavelet Decomposition-Based Feature Extraction.
通过基于正交小波分解的特征提取进行单试验脑电图分类
  • DOI:
    10.3389/fnins.2021.715855
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Frontiers in neuroscience
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Qi F;Wang W;Xie X;Gu Z;Yu ZL;Wang F;Li Y;Wu W
  • 通讯作者:
    Wu W
A Novel P300 Classification Algorithm Based on a Principal Component Analysis-Convolutional Neural Network
一种基于主成分分析-卷积神经网络的P300分类算法
  • DOI:
    10.3390/app10041546
  • 发表时间:
    2020-02-01
  • 期刊:
    APPLIED SCIENCES-BASEL
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Li, Feng;Li, Xiaoyu;He, Fan
  • 通讯作者:
    He, Fan
Cross-Subject EEG Emotion Recognition With Self-Organized Graph Neural Network.
自组织图神经网络的跨主体脑电情绪识别
  • DOI:
    10.3389/fnins.2021.611653
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Frontiers in neuroscience
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Li J;Li S;Pan J;Wang F
  • 通讯作者:
    Wang F
Automatic Sleep Staging Based on EEG-EOG Signals for Depression Detection
基于 EEG-EOG 信号的自动睡眠分级用于抑郁症检测
  • DOI:
    10.32604/iasc.2021.015970
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    INTELLIGENT AUTOMATION AND SOFT COMPUTING
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Pan Jiahui;Zhang Jianhao;Wang Fei;Liu Wuhan;Huang Haiyun;Tang Weishun;Liao Huijian;Li Man;Wu Jianhui;Li Xueli;Quan Dongming;Li Yuanqing
  • 通讯作者:
    Li Yuanqing

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其他文献

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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

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          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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