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范式編碼技術-被動式范式

來源:中國信息通信研究院      編輯:創澤      時間:2022/12/22      主題:其他   [加盟]

視覺誘發電位刺激范式 P300 朝向界面布局優化、人臉圖像拼寫 和融合物理刺激方向發展。傳統的視覺 P300 電位刺激范式下,拼寫 器允許受試者通過閃爍不同的行和列來選擇目標,但沒有考慮兩個相 鄰符號連續閃爍對結果的影響。

近年有大量研究針對 P300 電位刺激 范式的拼寫界面布局開展優化工作,有效消除了相鄰符號閃爍帶來的 影響。一些研究發現面部符號可以比傳統 P300 字符拼寫范式誘導更高的 P300 電位。因此許多研究嘗試用人臉圖像代替數字或字母符號, 使每個符號在以一定頻率閃爍時都會變成人臉圖像,而不是簡單的顏 色或大小變化,實現了 P300 電位刺激范式的解碼性能提升。最近也 有研究發現,在視覺 P300 電位刺激范式中添加其他形式的物理刺激 可以提高使用者的表現,例如使用偏光鏡增強刺激、基于積極情緒的 視聽組合刺激、引入聲音和視頻刺激等方式。因此將 P300 電位與其 他物理刺激融合的范式研究也是近年的熱點。

穩態視覺誘發電位(Steady-state visual evoked potentials,SSVEP) 刺激范式朝向更高效、更舒適和更自然發展。SSVEP 范式腦機接口主要應用方向包括:高速率腦機接口打字交互系統、特殊群體腦機報警 系統、自然場景的腦機目標選擇系統等。為支撐上述三大應用場景, SSVEP 范式的主要發展趨勢包括:

更高效:SSVEP 范式編碼從最初 4 目標編碼已發展至 160 目標 編碼,且編碼的識別響應性能也在持續提升,因而實現的高速率 SSVEP-BCI 系統的性能也在不斷提升。

更舒適:SSVEP 范式刺激的最佳頻帶為 8~15Hz,該頻帶的多目 標閃爍刺激雖然實現的系統性能優異,但也容易誘發視覺疲勞,因而 在實際落地應用中受到了一定的阻力。

更自然:SSVEP 刺激范式的每個刺激塊需要按固定頻率進行閃 爍且具有一定的面積,因而在實際應用過程中僅與腦機打字場景最為 貼合,即將字符繪于對應的閃爍目標塊上即可。


  



植入式主流解碼技術-卡爾曼濾波器

類腦解碼器成為新一代解碼方法,得到類腦的解碼器可用于腦機接口控制,腦機接口系統在使用過程中,閉環控制的練習可以導致神經元為適應用戶的運動系統而發生變化

非植入式主流解碼技術:分解算法

黎曼幾何算法通�?梢杂糜趯ΨQ正定(SPD)矩陣的空間上應用 運算,進而提供一個統一的框架來處理不同的腦機接口范式,黎曼框架由于具有擴展性

腦機接口關鍵技術:采集技術、刺激技術、范式編碼技術等

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中國信通院《腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告》

從性能指標與可用性指標兩個方面有效衡量腦機接口系統是否滿足五大需求;腦機接口的實現也離不開核心關鍵技術的支撐,腦狀態檢測神經調控和對外交互技術等

情感計算白皮書2022:描繪了情感計算的學科全景

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中國人工智能產業發展聯盟發布《腦機接口技術在醫療健康領域應用白皮書》

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腦機融合技術或許會成為未來人工智能的一個熱門方向

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資料獲取
腦機接口
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