基于多模态信号的脑机交互及临床应用研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61633010
- 项目类别:重点项目
- 资助金额:265.0万
- 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:2021
- 批准年份:2016
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2017-01-01 至2021-12-31
- 项目参与者:胡三清; 唐丹; 顾正晖; 张建海; 冼庆林; 龙锦益; 余天佑; 王晓云; 赵少楷;
- 关键词:
项目摘要
This project will study multimodal brain computer interactions and their clinical applications. (i) We will analyze multimodal signals including EEG, EMG and EOG and establish their data fusion algorithms; (ii) Based on these multimodal signals, we will develop multimodal brain computer interaction systems in order to provide multiple control commands and achieve high detection performance; (iii) We will study multimodal neurofeedbacks involving visual, auditory, and FES stimuli for effective bi-directional interactions; (iv) We will integrate brain control and automated control techniques and implement effective shared control for wheelchairs and rehabilitation devices; (v) We will study emotion recognition based on the multimodal signals and develop emotional brain computer interaction systems; (vi) The clinical application studies in this project involve the patients with spinal cord injuries (SCIs), strokes, or disorder of consciousness (DOC). Specifically, for patients with SCIs or strokes, we will develop multimodal brain computer interaction systems for their motor assistance and rehabilitation. For patients with DOC, we will study multimodal brain computer interaction-based awareness detection, communication and cognition rehabilitation and establish the corresponding systems.
本项目将开展多模态脑机交互方法及其临床应用研究。首先研究脑电、肌电、眼电等多模态生理信号融合分析方法,为多模态脑机交互系统提供算法支持;将基于上述多模态信号,研发多模态脑机交互系统,以提供丰富的控制指令,实现高性能检测;构建基于视觉、听觉、功能电刺激等的多模态神经反馈,实现双向脑机交互;整合脑控与自主控制智能技术,研发脑机共享控制系统,实现对轮椅和康复器材的高效脑机协调控制;研究基于多模态生理信号的情绪识别算法,建立有效的情绪诱发方法,实现情感脑机交互;面向脊髓损伤和中风患者,研发基于多模态脑机交互的运动功能辅助与康复系统,设计康复训练范式,提高患者的生活自理能力与康复水平;面向意识障碍患者,研发基于多模态脑机交互的意识检测与辅助交流系统,及基于情感脑机交互的认知功能康复系统,以改善意识障碍病人群体的临床诊断、交流与认知功能康复效果。
结项摘要
多模态脑机交互技术通过多模态生理信号、脑机交互系统以及神经反馈,实现对轮椅和康复器材的高效脑机协调控制,对各类神经/精神障碍患者的功能辅助与康复具有重要意义。为了推动该技术的临床应用与产业化,本项目从脑电、fMRI信号处理算法与多模态生物医学信号融合分析、脑机交互方法与系统、面向残疾人的脑机交互运动功能辅助与康复系统,以及面向意识障碍患者的脑机交互系统,这四个方面展开了系统性的研究。. 本项目的主要贡献如下:1)提出高效快速的脑信息解码和高质量脑控信号提取方法,为疾病辅助诊断、脑功能分析、患者康复效果评价等提供算法支撑;2)研发基于多模态脑信号的反馈系统、脑机交互、共享控制、情感交互系统,实现脑机交互之间的无缝融合;3)面向脊髓损伤和中风患者,研发基于多模态脑机交互的运动功能辅助与康复系统,设计康复训练范式,提高患者的生活自理能力与康复水平;4)面向意识障碍患者,研发基于多模态脑机交互的意识检测与辅助交流系统,及基于情感脑机交互的认知功能康复系统,以改善意识障碍病人群体的临床诊断、交流与认知功能康复效果。
项目成果
期刊论文数量(64)
专著数量(1)
科研奖励数量(11)
会议论文数量(24)
专利数量(49)
A new varying-parameter convergent-differential neural-network for solving time-varying convex QP problem constrained by linear-equality
求解线性等式约束的时变凸QP问题的新型变参数收敛微分神经网络
- DOI:10.1109/tac.2018.2810039
- 发表时间:2018
- 期刊:IEEE Transactions on Automatic Control
- 影响因子:6.8
- 作者:Zhijun Zhang;Yeyun Lu;Lunan Zheng;Shuai Li;Zhuliang Yu;Yuanqing Li
- 通讯作者:Yuanqing Li
Over-expressedMST1impaired spatial memory via disturbing neural oscillation patterns in mice
过度表达的 MST1 通过干扰小鼠的神经振荡模式损害空间记忆
- DOI:10.1111/gbb.12678
- 发表时间:2020-06-29
- 期刊:GENES BRAIN AND BEHAVIOR
- 影响因子:2.5
- 作者:Shang, Yingchun;Yan, Yuxing;Zhang, Tao
- 通讯作者:Zhang, Tao
An Electrooculogram-Based Interaction Method and Its Music-on-Demand Application in a Virtual Reality Environment
虚拟现实环境下基于眼电的交互方法及其音乐点播应用
- DOI:10.1109/access.2019.2898324
- 发表时间:2019-01-01
- 期刊:IEEE ACCESS
- 影响因子:3.9
- 作者:Xiao,Jing;Qu,Jun;Li,Yuanqing
- 通讯作者:Li,Yuanqing
EEG-Based Sleep Staging Analysis with Functional Connectivity.
基于脑电图的睡眠分期分析与功能连接
- DOI:10.3390/s21061988
- 发表时间:2021-03-11
- 期刊:Sensors (Basel, Switzerland)
- 影响因子:--
- 作者:Huang H;Zhang J;Zhu L;Tang J;Lin G;Kong W;Lei X;Zhu L
- 通讯作者:Zhu L
State Transitions During Discrimination Learning in the Gerbil Auditory Cortex Analyzed by Network Causality Metrics.
通过网络因果关系指标分析沙鼠听觉皮层辨别学习期间的状态转换
- DOI:10.3389/fnsys.2021.641684
- 发表时间:2021
- 期刊:Frontiers in systems neuroscience
- 影响因子:3
- 作者:Kozma R;Hu S;Sokolov Y;Wanger T;Schulz AL;Woldeit ML;Gonçalves AI;Ruszinkó M;Ohl FW
- 通讯作者:Ohl FW
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其他文献
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