脑干听觉诱发电位波形分析建模、验证与算法优化

脑干听觉诱发电位是声觉器官受刺激后产生的一种生物电，反映了相应感觉通路及神经元群的活动，可用作听力阈值的客观判断，也可对多种耳疾和脑部病变作出诊断，因而成为当今临床医学和生物医学信号处理中的一个重要课题．文中介绍了脑干听觉诱发电位潜伏期（Ｌ）与刺激声强（Ｉ）之间关系曲线的作用，及其拟合建模和回归算法优化，还用实测数据对选定的拟合曲线模型进行了回归方差分析验证．     

用子波变换分析方法实时监测视觉诱发电位的潜伏期

诱发电位的实时监测在临床中有重要意义。本文提出利用多分辨率子波分析技术来实时监测视觉诱发电位的潜伏期。为克服随机噪声的影响，我们引入相邻响应的相关系数来修正所检测得的潜伏期的偏移，并应用前一次响应的波峰位置来决定当前的搜寻范围。实验表明，本方法能实时监测视觉诱发电位的潜伏期。     

用提升小波变换提取诱发脑电

提出了一种利用小波分解和重构进行诱发脑电信号的有效提取方法.改变了小波变换的Mallat算法运算量较大,难于满足某些实时性较高的系统需求,采用提升小波变换进行诱发电位的提取,其运算量只有传统方法的一半左右,有助于提高系统的实时性.实验结果表明:用提升小波变换提取诱发脑电信号,能有效的改进实验曲线的信噪比、缩短信号的处理时间,将可以提高BCI系统的通信速率.     

α稳定噪声下基于随机共振的微弱诱发电位潜伏期延长检测

提出了一种基于分数低阶统计量及随机共振技术的鲁棒性时问延迟估计新方法--随机共振共变时间延迟估计(SRCTDE)算法,用于在低混合信噪比条件下及a稳定噪声下微弱诱发电位信号潜伏期延长的检测.SRCTDE算法首先利用带嗓诱发电位信号与双稳态非线性动力系统之间的随机共振效应提高参考及待测诱发电位信号的混合信噪比,在最大对称...     

基于阈值函数的诱发脑电小波特征增强

通过对脑-计算机接口中通信信号进行频谱分析,发现了靶刺激信号与非靶刺激信号的频谱在10Hz以下的低频段有较大的不同,采用Daubechies小波和Mallat算法对脑电信号进行多尺度分解,对高频分解系数简单置零、低频系数引入连续阈值函数进行滤波,使白噪信号在一定程度上得以滤除,靶刺激信号更加突出,提高了后续模式分类的正确率.     

体温过低对大鼠脑干听觉诱发电位快慢成分的影响

目的：探讨体温过低对大鼠脑干听觉诱发电位快慢成分的影响。方法：计算机平均叠加技术颅表记录大鼠脑干听觉诱发电位（BAEP）快慢成分，体表物理降温法逐渐降低大鼠体温，传感探头式数字体温计监测大鼠直肠温度，体温每降低1℃测试1次BAEP快慢成分，观察波峰潜伏期（PL）、波峰间潜伏期（IPL）和波幅的变化。结果：随体温逐渐降低（36－25℃），BAEP快慢成分PL逐渐延长，快成分I－Ⅲ、Ⅱ-Ⅳ和I－Ⅳ IPL也逐渐延长，但两者波幅未随体温降低而发生规律性显著变化。结论：体温过低对大鼠BAEP的快慢成分均有显著影响。     

猫眼内压升高对视网膜节细胞及视神经的影响

在人为升高猫IOP(眼内压)条件下,记录了视网膜节细胞反应及ONR(视神经反应),并与同时记录的ERG (视网膜电图)进行了比较,发现不同视网膜节细胞的耐压性也不同,ONR 与ERG 几乎平行消失。在两只猫上同时记录了VECP(视皮层诱发电位)与ERG,发现ERG 先于VECP 完全消失,这与家兔的类似实验比较结果不同。     

基于独立分量分析的失匹配负波快速提取

失匹配负波(MM N)是一种由刺激变化所诱发的听觉诱发电位成分,其过低的信噪比造成检测和提取比较困难。提出利用独立分量分析(ICA)方法对多导听觉诱发电位信号进行多次分解,根据MM N产生的生理机制及其信号特征,设计合理的独立分量选取原则,提取MM N。该方法通过仿真实验验证,能有效提高信噪比。在真实数据的处理中,仅用传统方法20%左右的实验时间,实现MM N成分波的提取。这将促进MM N在认知神经科学及临床上的应用。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

基于Golay序列调制的视觉诱发电位脑机接口系统

脑机-接口是一种新型的人机交互方式,不依赖于外周神经和肌肉,而是直接将脑电信号翻译成计算机的控制命令。针对传统脑机-接口系统识别准确率低、可识别目标少等问题,提出了一种基于Golay序列调制的视觉诱发电位脑机接口系统。首先受试者必须注视着屏幕上闪烁的目标,通过脑电放大器对人脑表皮层产生的信号进行采集、放大、A/D转换等预处理操作,然后经过实时分析软件对预处理后的脑电信号进行分类识别,取出大脑特定获得下的特征;最后将其转换为计算机的控制命令,并将输出结果反馈给用户。系统选取了Golay序列对刺激目标进行调制,且运用模板匹配法对目标进行识别。实验结果表明,该方法能有效的识别刺激目标,且获得了93.75%的识别准确率。