基于多通道脑电特征运动意识任务的分类

1、第39卷第8期2005年8月西安交通大学学报J O U R N A LO FX I'A NJ I A O T O N G U N I V E R S I T YV o l.398A u g.2005基于多通道脑电特征运动意识任务的分类裴晓梅,郑崇勋,宾光宇(西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室,710049,西安摘要:提出利用多通道脑电(E E G相关性信息作为特征,实现对想象左右手运动两种意识任务的分类.分析了两种意识任务下描述多通道E E G相关性的两个参数空间复杂度和有效场强的变化,发现想象任务开始时,对侧脑区空间复杂度增高,有效场强降低,而同侧脑区的变化恰好相反,较好地

2、反映了想象左右手运动时大脑两侧运动皮层状态的不同.将两种特征联合用于分类,得到了满意的结果,从而为脑!计算机接口系统中意识任务的特征提取与分类提供了新思路.关键词:空间复杂度;有效场强;脑!计算机接口中图分类号:R318文献标识码:A文章编号:0253!987X(200508!0904!04C l a s s i f i c a t i o no f t h eM e n t a l T a s k sB a s e do n M u l t i c h a n n e lE l e c t r o e n c e p h a l o g r a mF e a t u r e sP e iX

3、i a o m e i,Z h e n g C h o n g x u n,B i nG u a n g y u(K e y L a b o r a t o r y o fB i o m e d i c a l I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g o fE d u c a t i o n M i n i s t r y,X i'a nJ i a o t o n g U n i v e r s i t y,X i'a n710049,C h i n aA b s t r a c t:M u l t i c h a n n e l

4、e l e c t r o e n c e p h a l o g r a m(E E Gc o r r e l a t i o n f e a t u r e s a r e e x t r a c t e d t oc l a s s i f y l e f t a n d r i g h t h a n dm o t o r i m a g e r y t a s k s.T h e t i m e c o u r s e s o f s p a t i a l c o m p l e x i t ya n d f i e l d s t r e n g t ha r e a n a l

5、 y z e d r e s p e c t i v e l y a s t w o i m a g e r y t a s k s a r e p e r f o r m e d.I t i s d e m o n s t r a t e d t h a t a t t h e o n s e t o f i m a g i n a t i o n,c a l-c u l a t e db y m u l t i c h a n n e l E E Gf r o mt h e c o n t r a l a t e r a l a n dm i d-c e n t r a l r e g i

6、 o n r i s e sw h i l e t h e c o r r e s p o n d i n g l o w e r s.T h e o p p o s i t e c h a n g e s o c c u rw i t ha n df r o mt h e i p s i l a t e r a l a n d m i d-c e n t r a l r e g i o n.T h u s,t h e d i f f e r e n c e o f b r a i ns t a t e s i n t w oh e m i s p h e r e s d u r i n g

7、l e f t o r r i g h t h a n dm o t o r i m a g e r y i sw e l l r e p r e s e n t e d. T h e f e a t u r e sa n da r e c o m b i n e d t o d i s c r i m i n a t e l e f t a n d r i g h t h a n dm o t o r i m a g e r y t a s k s a n d s a t i s f a c t o r y r e s u l t s a r e o b t a i n e d,w h i

8、c hc a nb e e x p e c t e d t o p r o v i d e an e w w a y f o r t h e c l a s s i f i c a t i o no fm e n t a l t a s k s i n b r a i nc o m p u t e r i n t e r f a c e.K e y w o r d s:s p a t i a l c o m p l e x i t y;f i e l d s t r e n g t h;b r a i n c o m p u t e r i n t e r f a c e长期以来,人们希望能将

9、人脑意识信息直接与计算机沟通,实现脑!计算机的信息交换.脑!计算机接口(B C I技术为大脑和外界提供了一种全新的不依赖于周围神经和肌肉的信息交换与控制通道1.脑电(E E G记录简单、无创,可以有效提取意识特征信息,因此目前B C I技术多是基于E E G1.B C I 的一个重要应用是以运动意识信息为指导的功能性电刺激(F E S2,通过容易区分的左右手运动意识任务形成F E S控制命令,从而充分调动中枢神经系统的潜力,增强F E S功能康复作用,为运动残障患者开创了肢体运动控制的新模式2.目前,提取运动意识脑电特征通常采用经典快速傅里叶变换(F F T、自回归(A R模型3、小波包等方法

10、,所提取的脑电能量特征用于分类.F F T不可避免由于引入数据长度短而造成的频谱泄漏等误差;A R模型需要确定最佳模型阶次;小波包方法则涉及选择小波基问题.这些方法都是分别提取各通道自身E E G的能量特征,没有考虑不同通道间收稿日期:2004!09!20.作者简介:裴晓梅(1971",女,博士生;郑崇勋(联系人,男,教授,博士生导师.基金项目:国家自然科学基金资助项目(30370395.E E G的相关信息.本文从研究多通道脑电相关性着手,选择通道间脑电相关性信息特征来反映不同的大脑状态,最后通过F i s h e r线性判别式分析,实现两种意识任务分类,获得了满意的效果.1实验数

11、据本研究实验数据来自B C I2003竞赛数据,实验由含有反馈信号控制的在线B C I系统完成.一次实验持续9s,t=(0"2s,受试者保持休息状态;t=2 s时,屏幕出现十字光标并伴随声音信号提示受试者准备想象任务;t=(3"4.25s,十字光标由指示左右方向的箭头代替,要求受试者根据箭头方向想象左手或右手的运动.B C I系统对两种任务进行在线分类,根据前1s记录的E E G获取自适应A R模型系数,由判别式分析得到的分类结果提供给受试者作为反馈信号,使其继续完成想象相应手运动的任务,直到t=9s.类似实验描述见文献3,4.整个实验由280次实验组成,实验数据包括想象左

12、右手运动任务各70次的训练样本及测试样本数据.信号采样频率为128H z,选择位于C3、C4、C z电极前后各2.5c m位置的双极导联方式记录脑电.2多通道空间复杂度与有效场强实验中,通常记录多电极E E G以获取丰富的大脑信息,研究多电极E E G相关信息可有效揭示大脑状态的总体变化.W a c k e r m a n n提出计算E E G多通道和,可量化相应脑区的大脑总体状态5,定义如下:考虑K个电极同时采集E E G各N个采样点,构成向量u1,uN,其中ui(i=1,N是第i点由K个电极记录的E E G组成的K维向量.这里假设各通道E E G已作零均值及平均参考处理5,那么m0=1N

13、#i1u i12(1a=(m0/K1/2(1b由ui构造得到协方差矩阵C=1N #iu i u T i(2计算C的特征值1,K,并作归一化处理,得到归一化特征值'1,'K,进而得到l n=-#j'j l n'j(3描述了K个电极E E G的空间复杂程度,量化了E E G同步化程度.值越低,E E G信号间同步性越高,相关性越强,反之亦然5.描述了相应脑区的有效场强,和从不同角度反映了不同通道信号间的相关性特征5.3想象左右手运动时、的分析人类脑电根据频带可划分为*、+、,4个脑电节律.奥地利G r a z科技大学的研究表明,人在想象单侧手运动时,大脑对侧手运动功

14、能区+、,频段的E E G幅值减小,同时同侧手运动功能区的E E G幅值增加,被称为事件相关去同步!事件相关同步(E R D/E R S6.对于这种在大脑皮层同时出现完全相反的E R D/E R S模式,有学者提出f o c a lE R D/ s u r r o u n dE R S假设,认为这种模式反映了丘脑!皮层的工作机制,即大脑可通过抑制周围皮层区域活动来提高焦点功能皮层区的激活程度7,可见运动皮层左右侧脑区状态在想象手运动时全然不同.针对实验数据,选择研究由C3和C z、C4和C z两个通道确定的左右侧脑区的脑电和参数,可以突出想象左右手运动任务时大脑状态的不同,此时相当于和定义中的

15、K=2.本文研究(10"12H z的-节律,因为-节律脑电活动对想象手运动任务的反应最敏感8.在计算和之前,首先对E E G作零均值处理(未作平均参考处理,因为实验中E E G记录采用双极导联方式,相当于已经对信号做了局部滤波处理,因而不存在参考电极的影响4.想象左右手运动会引起大脑对侧和同侧E E G较大的差别,因此为减小不同通道E E G幅值对的影响,计算前对各通道E E G信号幅值作归一化处理.为得到参数、的时程,选择滑动时间窗为1s,每次移动1个采样点,得到一次实验的参数时程变化.然后,将对应左手和右手想象任务的各次实验所得的参数分别叠加,由于每次实验都是在完全相同的控制条件

16、下完成的,因而叠加后,突出反映了与特定事件相关的、的细微变化.分别对C3、C z以及C4、C z电极的E E G计算、时程,结果如图1所示.图中C3z和C4z分别表示由电极C3和C z以及C4和C z的E E G计算得到的,C3z、C4z表示相对应的.想象单侧手运动导致对侧和同侧运动皮层区分别出现E R D/E R S,去同步反映了大量神经元活动的独立性增强,因此量化多通道E E G同步化程度的参数在对侧脑区将会增大,在同侧脑区则减小.这一点与图1a、图1b中的时程变化恰好一致,表现为C3z(右手、C4z(左手升高,C3z(左手、C4z(右手减小,与采用相关系数描述不同脑59第8期裴晓梅,等:

17、基于多通道脑电特征运动意识任务的分类 -1(4a I (t =0.5l a (1+S N R (t (4b式中:S N R (t 为B C I 系统在t 时刻的信噪比;i 为第i次实验;D (i t 为第i 次实验在t 时刻的判别距离;L 、R 表示想象左右手运动的实验;I (t 为t 时刻B C I 系统的互信息.目前,常用最大分类正确率、最大互信息等参数作为评价指标,反映受试者区分两类意识任务最佳时刻的B C I 系统性能.6 实验结果利用上述方法对测试样本数据进行处理,得到的分类正确率和互信息时程如图2所示,在t =5s609西 安 交 通 大 学 学 报 第39卷附近,分类正确率最大达

18、到87.14%,同时互信息也达到最大值(Im a x0.52b i t,说明此时分类结果中包含大脑意识的有效信息量最大.因此,互信息作为评价两类意识任务模式分离性的测度能很好地反映B C I系统的性能,且能与分类正确率保持一致的变化 .b i t A R模型能量特征84.290.9000.46、特征87.141.0570.52都明显优于采用A R模型的结果,其主要原因是本文特征向量中除包含反映的能量特征外,还包含描述的通道间相关性特征,从而为B C I系统大脑运动意识任务脑电特征提取与分类提供了新的思路.两通道、参数计算速度快,算法简单,因此将其作为E E G特征用于大脑运动意识任务的分类,能

19、满足B C I系统实时性处理的要求,有可能应用于E E G特征提取和分类的在线B C I系统.参考文献:1W o l p a w JR,B i r b a u m e r N,M c F a r l a n d DJ,e ta l.B r a i n-c o m p u t e r i n t e r f a c e s f o r c o m m u n i c a t i o na n dc o n-t r o lJ.C l i n i c a lN e u r o p h y s i o l o g y,2002,113(6:767!791.2P f u r t s c h e l l

20、e rG,M u l l e r G R,P f u r t s c h e l l e r J.T h o u g h t-c o n t r o l o f f u n c t i o n a l e l e c t r i c a l s t i m u l a t i o nt o r e s t o r e h a n d g r a s p i n a p a t i e n tw i t h t e t r a p l e g i aJ.N e u r o s c i e n c eL e t t e r s,2003,351(1:22!36.3S c h lög lA

21、,L u g g e rK,P f u r t s c h e l l e rG.U s i n g a d a p t i v ea u t o r e g r e s s i v e p a r a m e t e r sf o rab r a i n-c o m p u t e r-i n t e r-f a c e e x p e r i m e n tA.T h e19t h A n n u a l I n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c e I E E E/E M B S,C h i c a g o,U S A,1997.4P f u

22、r t s c h e l l e rG,N e u p e rC,F l o t z i n g e rD,e t a l.E E G-b a s e dd i sc r i m i n a t i o nb e t w e e n i m a g i n a t i o no f r i g h t a n dl e f t h a n dm o v e m e n tJ.E l e c t r o e n c e p h a l o g r a p h y a n dC l i n i c a lN e u r o p h y s i o l o g y,1997,103(6:642!6

23、51.5W a c k e r m a n nJ.T o w a r d sa q u a n t i t a t i v ec h a r a c t e r i z a-t i o n o f f u n c t i o n a l s t a t e s o f t h e b r a i n:f r o mt h e n o n-l i n-e a rm e t h o d o l o g y t ot h e g l o b a l l i n e a rd e s c r i p t i o nJ.I n t JP s y c h o p h y s i o l,1999,34(1

24、:65!80.6P f u r t s c h e l l e rG,d aS i l v aL o p e sF H.E v e n t-r e l a t e dE E G/M E G s y n c h r o n i z a t i o n a n d d e s y n c h r o n i z a t i o n:b a s ic p r i n c i p l e sJ.C l i n i c a lN e u r o p h y s i o l o g y,1999,110(11:1842!1857.7N e u p e rC,P f u r t s c h e l l e rG.E v e n t-r e l a t e dd