Введение к работе
Актуальность темы
Нейрокомпыотерный интерфейс (НКИ) представляет собой
систему, состоящую из блока регистрации
электроэнцефалографических (ЭЭГ) данных, блока обработки и выделения управляющего сигнала и блока исполнительного устройства, способного выполнить мысленную команду испытуемого (Рисунок 1).
КЛАССИФИКАЦИЯ: КАКОМ/ СЯТШІПЛРАВГШЯ '
соашствда иабс? лризшсв
Н»БС1> ПРИЗНАКОВ
тРАиляющий СИГНАЛ
: <«?>
ЗАДАЧА \\&-^
УПРАЕШЕН/Я \ "^/І" ' r.v/-
НАБЛЮДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ -*->ПРАЗЛЕ(ИЯ
ил10пшш.кое-: -;;; устройство';",
Рисунок 1. Общая модель нейрокомпьютерного интерфейса
Блоком регистрации ментальных команд является электроэнцефалографическая система. ЭЭГ поступает в компьютер для обработки и выделения признаков, характерных для ментальной команды. Исполнительным устройством может служить инвалидная коляска, нейропротез, компьютерная программа или роботизированное устройство.
В ряде случаев, например, для людей с частичной или полной потерей двигательной активности, НКИ являются единственным возможным средством для взаимодействия с внешним миром. При этом немаловажную роль играет пропускная способность системы.
Вклад в развитие систем НКИ внесли ряд отечественных и зарубежных ученых. К сожалению, в нашей стране нет ни одной успешной реализации НКИ, поэтому создание методов и алгоритмов обработки ЭЭГ, а так же новых принципов взаимодействия мозг-компьютер, способных повысить скорость передачи информации во внешний мир, является актуальной на сегодняшний день задачей.
Целью данной диссертационной работы является
проектирование методов и алгоритмов синтеза
нейрокомпьютерного интерфейса на основе анализа вызванного потенциала Р300 электроэнцефалограммы.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе были решены следующие основные задачи:
Проведено исследование существующих систем НКИ.
Разработана функциональная структура аппаратно-
программного комплекса НКИ на основе анализа вызванного потенциала РЗОО электроэнцефалограммы для решения задачи ментального управления внешними устройствами.
Проведен анализ зависимости характеристик вызванного потенциала РЗОО от параметров зрительной стимуляции.
Предложен оптимальный набор отведений ЭЭГ, для
локализации вызванного потенциала РЗОО.
5. Разработаны методы и алгоритмы классификации
вызванного потенциала РЗОО для решения задачи синтеза нейрокомпьютерного интерфейса.
6. Выполнена практическая реализация разработанных
методов и алгоритмов при создании аппаратно-программного комплекса НКИ.
7. Проведена апробация методов и алгоритмов,
предложенных в диссертационной работе. Научная новизна полученных результатов состоит в теоретическом обосновании и разработке алгоритмов и методов классификации вызванного потенциала РЗОО электроэнцефалограммы в режиме реального времени для
решения задачи ментального управления внешними устройствами.
В ходе выполнения диссертационной работы получен ряд научных результатов:
1. Разработана методика создания эталонного набора
характеристик вызванного потенциала РЗОО
электроэнцефалограммы. Полученные данные
используются для обучения ряда классификаторов.
2. Предложены оптимальные наборы параметров зрительной
стимуляции.
3. Разработана методика выделения значимого символа в
стимуляционной матрице.
4. Разработан новый вид матрицы стимулов -
пиктографический, позволяющий в 4 раза повысить пропускную способность НКИ системы.
5. Предложен новый алгоритм выявления компонента РЗОО
электроэнцефалограммы на основе усредненных результатов, полученных от группы классификаторов.
6. Определен оптимальный набор отведений ЭЭГ сигнала.
Подобрана схема объединения отведений в группы по корреляционному признаку.
7. Предложен оптимальный набор параметров
классификатора вызванного потенциала РЗОО электроэнцефалограммы на основе факторного анализа.
8. Предложен алгоритм классификации вызванного
потенциала РЗОО электроэнцефалограммы для различных параметров матрицы визуальной стимуляции. Практическая значимость работы
Разработанные методы и алгоритмы синтеза нейрокомпьютерного интерфейса на основе анализа вызванного потенциала РЗОО электроэнцефалограммы могут быть использованы:
1. Для ментального ввода текста в режиме реального времени людьми с частичной или полной потерей двигательной активности.
2. Для управления движущимися устройствами: роботы-манипуляторы, нейропротезы, инвалидные коляски и т.д.
Достоверность научных положений и выводов подтверждается тестированием системы НКИ на доступных базах данных ЭЭГ, подтвердившим надежность разработанных методов и алгоритмов.
В результате проведенных исследований, получены и выносятся на защиту следующие основные научные результаты:
1. Использование разработанной стимуляционной матрицы
и предложенных параметров зрительной стимуляции
позволяют выделять вызванный потенциал РЗОО
электроэнцефалограммы без использования
светоизолированной камеры.
2. Предложенные алгоритмы обработки ЭЭГ позволяют
выделять индивидуальные особенности вызванного
потенциала РЗОО электроэнцефалограммы для каждого
испытуемого, что повышает достоверность
распознавания ментальных команд.
3. Проведенный анализ позволяет сформировать
оптимальный набор отведений ЭЭГ для локализации области максимальной выраженности вызванного потенциала РЗОО электроэнцефалограммы.
4. Применение факторного анализа в задаче выделения
вызванного потенциала РЗОО электроэнцефалограммы позволяет сократить межстимулный интервал. Использование данной методики в 10 раз увеличивает пропускную способность системы.
5. Применение суперпозиции результатов классификации
методами максимума, площадей и ковариации позволяет повысить на 7% достоверность распознавания команд испытуемого по сравнению с использованием каждого метода в отдельности.
6. Предложенные методы и алгоритмы синтеза
нейрокомпьютерного интерфейса на основе анализа
вызванного потенциала РЗОО электроэнцефалограммы могут быть использованы для управления внешним устройством в режиме реального времени. Апробация работы проводилась на конференциях и семинарах:
на XIII, XIV, XV всероссийской межвузовская НТК студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика» (Москва, 2006, 2007, 2008);
на конкурсе молодежных инновационных предпринимательских проектов «День науки Зеленоград» (Москва, 2007);
на II международной конференции «Человек и электромагнитные поля» (Саров, 2007);
на XX съезде Физиологического общества им. И.П. Павлова (Москва, 2007);
The 3rd, Russian-Bavarian Conference on Bio-Medical
Engineering, (Erlangen, Germany, 2007);
на 14th World Congress of Psychophysiology «The Olympics of the brain» (Санкт-Петербург, 2008).
на всероссийской НПК "Количественная ЭЭГ и нейротерапия" (Санкт-Петербург, 2009).
Внедрение результатов работы
Предложенные методы и алгоритмы выделение вызванного потенциала РЗОО в режиме реального времени на основе анализа электроэнцефалограммы, а также спроектированная в рамках диссертационной работы система нейрокомпьютерного интерфейса, были внедрены:
В НИИ Нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко РАМН в системе компьютерного предъявления сложных зрительных и слуховых стимулов при регистрации когнитивных вызванных потенциалов здоровых испытуемых и пациентов нейрохирургической клиники, перенесших тяжелую черепно-мозговую травму с разной степенью нарушения сознания.
В лаборатории сенсорных систем Института высшей
нервной деятельности и нейрофизиологии РАН в задаче отработки экспериментальных подходов к созданию символьного нейрокомпьютерного интерфейса для парализованных больных.
В отделе разработки программного обеспечения ООО «Нейроботикс» при реализации коммерческого системы «P300-BCI» для управления роботизированными устройствами.
На кафедре биомедицинских систем Московского государственного института электронной техники в лекционном курсе по дисциплине «Медицинские аппараты, системы и комплексы» для студентов, обучающихся по специальности 200401 «Биотехнические и медицинские аппараты и системы».
В центре формирования компетенций «Электроника биомедицинских и экологических систем» Московского государственного института электронной техники в рамках учебно-исследовательской работы «Развитие
. технологической базы, методического и программного обеспечения, учебно-исследовательских работ и научно-инновационной деятельности в области разработки электронных биомедицинских изделий и аппаратуры», выполненной в ходе Инновационной образовательной программы «Современное профессиональное образование для российской инновационной системы в области электроники» (2006-2006). Публикации
По теме диссертации опубликовано 13 научных работ, из них 2 статьи в журнале «Медицинская техника» и 1 статья в «Российском физиологическом журнале им. И.М. Сеченова». Структура и объем работы
Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемой литературы и приложения, состоящего из двух частей. Общий объем работы составляет 126 страниц, в том числе 28 рисунков, 27 таблиц, 86
библиографических источников, 4 страницы приложений и 4 акта внедрения.
