基于视觉诱发多事件相关电位的脑-机接口系统研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61203127
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    金晶
  • 依托单位：
    华东理工大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2012
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

Brain-computer interface (BCI) is a frontier interdisciplinary technique based on computer science, pattern recognition and biomedical engineering, which could be widely used in real life for patients or healthy people. Recently, the research on visual evoked event related potential-based BCI has been a hot topic. High-quality ERPs could be obtained by optimizing the method to evoke ERPs and the online performance of BCI could be improved by online learning methods. Furthermore, machine vision was used to improve the performance of BCI, when it was used in practical events. In this project, we will survey the methods to evoke multi-event related potentials (mERPs) and test the recognizability of each ERP. The goal of this work is to evoke reliable ERPs for BCI system which will be improved in accuracy and can be used by different users. Online updating method for electrodes selection and online learning mode for classification will be developed, which will improve the online performance of BCI system and can be used to classify some ERPs which are changing with repetition stimuli. Machine vision will be used in BCIs, which will improve the flexibility of BCI system in practical application. The goal of this project is to improve the performance of BCI system and accelerate the pace of its application in real life.
脑-机接口技术是计算机科学、模式识别和生物医学等多学科交叉的前沿领域，有着广泛的实际应用背景。而基于视觉诱发ERP的方法是脑-机接口领域的研究热点，它可以为脑-机接口提供更稳定、准确的信号信息，并且通过在线识别算法来改进ERP脑-机接口的在线性能，再利用机器视觉方法有效提高ERP脑-机接口的实用性。本课题首先通过多ERP的诱发机制研究，通过大量实验和多ERP成分的可分性分析，设计准确性高，稳定性好的多ERP诱发范式。然后，通过在线电极选择和在线分类学习算法的研究来实现具有在线更新功能的脑-机接口系统，提高脑-机接口系统的在线稳定性，解决部分ERP随刺激时间变化的问题。最后，把脑-机接口系统与机器视觉相结合，通过对不同目标和不同环境的大量实验结果，得到一个命令简捷，使用灵活的脑-机接口系统，提高脑-机接口系统的实用性。通过本课题的研究将有效提高脑-机接口的性能，加快脑-机接口的实用化进程。

结项摘要

本项目按计划先后从事件相关电位 (Event-related potentials, ERP) 的诱发机制及可分性，多ERP的视觉诱发模式优化，多ERP的脑-机接口在线学习算法研究和多ERP脑-机接口系统与机器视觉的融合等几个方面展开研究。首先通过新颖的刺激范式探索有效的多ERP诱发方法。利用人脸，非匹配模式等多种方式提高所诱发的多ERP的可识别性。通过表情，卡通人脸和错误规避编码方式优化脑-机接口的诱发范式进一步提高诱发信号的可识别性，并且降低诱发范式给使用者带来的疲劳度。通过P300电位和稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potentials)的融合方法研究提高融合系统的性能和拓展视觉诱发脑-机接口系统的人群适用性。提出电极选择，小样本训练和在线学习模型，提高视觉诱发脑-机接口系统的实用性。最后，建构机器视觉与脑-机接口的融合演示系统，实现视听觉互补的优化系统。总体来说，本项目圆满的完成了项目提出的研究目标，今后将基于本项目进一步拓展研究，取得更多优秀成果。

项目成果

期刊论文数量（18）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（11）
专利数量（0）
Spatial-Temporal Discriminant Analysis for ERP-Based Brain-Computer Interface
基于ERP脑机接口的时空判别分析
  • DOI：
    10.1109/tnsre.2013.2243471
  • 发表时间：
    2013-03-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING
  • 影响因子：
    4.9
  • 作者：
    Zhang, Yu;Zhou, Guoxu;Cichocki, Andrzej
  • 通讯作者：
    Cichocki, Andrzej
A survey of the dummy face and human face stimuli used in BCI paradigm
BCI范式中使用的假人脸和人脸刺激的调查
  • DOI：
    10.1016/j.jneumeth.2014.10.002
  • 发表时间：
    2015-01-15
  • 期刊：
    JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Chen, Long;Jin, Jing;Cichocki, Andrzej
  • 通讯作者：
    Cichocki, Andrzej
Whether generic model works for rapid ERP-based BCI calibration.
通用模型是否适用于基于 ERP 的 BCI 快速校准
  • DOI：
    10.1016/j.jneumeth.2012.09.020
  • 发表时间：
    2013-01-15
  • 期刊：
    JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Jin, Jing;Sellers, Eric W.;Zhang, Yu;Daly, Ian;Wang, Xingyu;Cichocki, Andrzej
  • 通讯作者：
    Cichocki, Andrzej
L1-Regularized Multiway Canonical Correlation Analysis for SSVEP-Based BCI
基于 SSVEP 的 BCI 的 L1 正则化多路典型相关分析
  • DOI：
    10.1109/tnsre.2013.2279680
  • 发表时间：
    2013-11-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING
  • 影响因子：
    4.9
  • 作者：
    Zhang, Yu;Zhou, Guoxu;Cichocki, Andrzej
  • 通讯作者：
    Cichocki, Andrzej
FREQUENCY RECOGNITION IN SSVEP-BASED BCI USING MULTISET CANONICAL CORRELATION ANALYSIS
使用多集典型相关分析在基于 SSVEP 的 BCI 中进行频率识别
  • DOI：
    10.1142/s0129065714500130
  • 发表时间：
    2014-06-01
  • 期刊：
    INTERNATIONAL JOURNAL OF NEURAL SYSTEMS
  • 影响因子：
    8
  • 作者：
    Zhang, Yu;Zhou, Guoxu;Cichocki, Andrzej
  • 通讯作者：
    Cichocki, Andrzej

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  • 影响因子：
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    左其生
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  • 发表时间：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    牛淑云
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  • 发表时间：
    2018-08
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 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
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  • 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

其他文献

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基于运动感知的多类运动想象范式设计与应用研究
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AI项目解读示例

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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