计算机方面有关论文范文,与构建网络结构图和识别运动脑电信号相关发表论文

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摘 要：脑电信号可以用复杂网络方法进行分析和识别.基于国际上已广泛采用10-20系统电极法（64channel）,首先,将每个电极定义为一个网络节点；然后,用电极有序错位法来计算其相关系数,网络节点间是否有边相连取决于其相关水平；最后,通过延迟时间来确定因果导向关系,生成一系列不同网络密度的有向无权图,从而用来分析网络的统计特性.结果表明通过网络结构图结合脑区功能划分图能快速准确地识别出动作方向.通过现代信号处理技术和外部的连接实现人脑与外部设备的通信.

关 键 词：复杂网络方法,64channel,识别动作方向

中图分类号：TP242文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)02-0278-04

StudyonNetwork-graphAnalysisofMovementEEG

LIUYu-hong,YANGHui-jie,WUGan-hua

(BusinessSchool,UniversityofShanghaiforScienceandTechnology,Shanghai200090,China)

Abstract:EEGcanberecognizedbytheanalysisofplexworks.Basedonthe10-20internationalelectrodssystem(64channel),Firstly,definedeachelectrodasaworknode,Andthen,estimatedfunctionalconnectivitybycalculatingthecorrelationbetweentheelectrodesofdislocation,Finally,theDelaytimetodeterminetherelationship-orientedtogenerateasetofdirectedbinarygraphsandfurtheranalyzedtopologicalparameters.Theresultsdemonstratethatthestructureofworkandbrainfunctionalcanbedevidedquicklyandaccuratelyidentifythemovementdirection.ThisstudyhasprovidednewideasandmethodsforfeatureextractionandclassificationofdifferentmentaltasksforEEG.

Keywords:plexworksmethods,64channel,identifythemovementdirection

现实世界中许多复杂系统都可以通过各种网络来描述,复杂系统中的个体抽象为网络节点,而个体之间的相互作用抽象为节点之间的边.复杂网络作为研究复杂系统的一门新兴学科,近年来备受国内外不同学科研究人员的广泛关注,脑科学也不例外.人的大脑是一个极其复杂的神经科学系统,研究人的思维机制、实现神经系统损伤的患者直接与外部环境进行信息交流是认知神经科学领域的一项重要课题.该项技术就被称之为“脑-机接口（BCI―BrainComputerInterface）”技术[1-4],它是基于脑电信号实现人脑与计算机或其他电子设备通讯和控制的系统,是一个不依靠外周神经和肌肉组织等通常的大脑输出通道的通信系统,是一种全新的通讯和控制方式.BCI系统的核心和关键就是对脑电信号的特征提取和分类识别,即把用户输入的脑电信号转换成输出控制信号或命令,使得神经电信号能够实时、快速、准确地通过BCI系统转换成可以被计算机识别的命令或操作信号.

脑电信号是一种典型的电生理信号,它是通过电极在头皮或颅内记录下来的脑细胞群的节律性电活动,包含了大量脑内神经元之间活动的信息.近几年来,对不同脑电信号进行特征提取和分类识别的方法越来越受到研究者的关注,相继引入了频域分析、时域分析、时频特征组合法、FFT、相关性分析、AR参数估计、小波变换等脑电分析的经典方法[5-9].

本文是从构建复杂网络结构图这一全新的角度来分析和识别脑电信号的特征,这也是初次把复杂网络分析方法应用在脑科学这一新领域的创新研究.本文的工作将会详细地讲述如何去构建网络结构图,从该网络结构图中导出对应于大脑相应脑区电极之间信号的接受、整合、传导和输出的全过程.从而可以准确地定位出大脑的活跃区域和大脑的执行任务区域,并最终根据大脑各脑区功能和基本运作原理精确地识别出信号的特征和方向.在此基础上还会进一步给出一些发展方向和应用前景方面的思考和讨论.

1方法

1.1网络节点的定义

构建复杂网络结构图需要定义网络节点.根据国际10-20系统电极法（64channel）,可以把64个电极视为每一个网络节点.信号的发生都是这些电极共同作用的结果.

1.省略byGerwinSchalkandhiscolleaguesattheBCIR&DProgram[10].第一组是视觉诱发脑电数据,即受试者根据屏幕光标的移动出现向左或向右的箭头并做出相应的动作方向；第二组是想象动作发生的脑电数据,即根据光标移动的方向大脑思维直接去想象该动作的发生.

网络结构图的构建步骤如图1,图2,图3所示.

图1视觉诱发数据相关系数矩阵

图1中,颜色的深浅程度代表彼此间相关系数值的大小情况,红色区域代表相关系数值较大,即彼此间的关联程度就越强.

图2视觉诱发数据延迟相关系数矩阵

图2中,信号的发生有正延迟和负延迟相关,图中有很大一部分区域呈现绿色,表明这些信号是同时发生的,彼此间并不存在相互影响的关联程度.

图3脑电数据网络结构图

图3中,从保证网络的连通性出发,该阈值取ρ等于相关系数矩阵的平均值,便构成了网络.从该网络结构图可以直观地看到绝大多数电极都在向绿色电极（12）、（14）发送信号,即绿色电极（12）、（14）是信号的接受端从而执行命令.然后再把这些电极对应到脑区功能上,即可以快速地识别出方向.

网络结构图的构建步骤描述如下：

1)相关性分析[11].利用电极有序错位法来计算相关系数,假设数据的长度为N,先取数据长度的1/3,即令k等于(LEN(1)/3),示意图如图4所示.

图4-xj为平均时间序列.得到的是N×N对称矩阵.本文的网络节点N为64,每个矩阵元rij代表电极i与电极j之间的相关系数值.

2)导出信号延迟相关―确定网络节点的链接方向.通过延迟时间来确定电极间的因果导向关系.

3)阈值的设定.它也是网络结构图构建过程中比较灵活的一步.阈值的作用是将弱的连接(较小的相关值)认为是噪声边,并加以去除；同时又要保证网络连通性(即无孤立模块).本文选取阈值策略范围是ρ等于相关系数矩阵的平均值.

4)网络的构建.综合上述两个方面（a和b）,也就是当两个电极信号之间有正延迟(D>0)并且他们的相关系数值大于所设的阈值则把这两个节点相连；反之则不建立连边.邻接矩阵中的对角元素设为0,以避免网络中出现自连接.这一环节同时也剔除了部分噪声信号,精确度较高,方法操作简单,易于实现.

3实验结果分析

3.1数据集描述

本文数据来源于109位受试者在视觉诱发状态之下和想象动作发生状态之下所记录的大脑电位信号,每组实验包括14个数据集,编号1,2是表示采集数据的两种状态（睁眼和闭眼）,编号3,4,7,8,11,12表示向左或向右方向的数据集,编号5,6,9,10,13,14是向上或向下方向的数据集.由于实验应用的需要,暂时先识别左右方向的信号数据,其中数据集编号为奇数的是实际做出动作状态(real),即当受试者眼球受到屏幕光标闪烁的视觉刺激之后,根据光标移动的方向提示打开或合上左拳或右拳；数据编号为偶数的是想象动作发生状态(imagine),即同样也是根据屏幕光标移动的提示,想象打开或合上左拳或右拳.采集数据时间均在2～3分钟之内.

3.2脑电信号的实验采集系统―国际10-20系统电极放置法（64channel）[12]

电极名称是根据大脑解剖部位命名,如额、颞、顶、枕等（常以各部位英文名的第一个字

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