课题基金 / 基金详情

基于目标导向MI-EEGas的上肢运动康复方法双向适应性研究

批准号:
81471770
项目类别:
面上项目
资助金额:
70.0 万元
负责人:
李明爱
依托单位:
学科分类:
脑机交互、神经工程与康复工程
结题年份:
2018
批准年份:
2014
项目状态:
已结题
项目参与者:
杨金福、李秀智、孙炎珺、徐涛、王可、罗新勇、徐金凤、张梦、郭硕达

项目摘要

结项摘要

项目成果

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中文摘要
MI-BCI康复方法是基于运动想像脑电信号(MI-EEG)和脑机接口技术(BCI)的主动式康复方法,在肢体运动功能康复中具有广阔应用前景,而脑-机间的双向适应性是影响康复效果和制约临床应用的关键。课题针对脑卒中后单侧上肢运动康复问题,从交叉学科的角度,拟以健康动机和Skinner强化学习理论为指导,设计目标导向MI-EEGas个性化采集实验,以充分调动患者内在动力,激励其不断强化学习并及时修正和促进健康行为,提高脑对机的适应性;以流行学习方法和基于正交本征模态分解的希尔伯特-黄变换为主要工具,确保多域特征信息的完整性与自适应性,并基于细胞不对称分裂原理和Adaboost技术研究自组织特征映射网络(SOM)动态结构自调整策略和集成SOM自学习分类器设计方法,增强机对脑的适应性。预期研制一种便携式上肢在线康复原型系统,实现患肢运动想像与实际训练实时交互,达到改善康复效果和促进临床应用的目的。
英文摘要
MI-BCI is an active rehabilitation method with motor imagery EEG (MI-EEG) and brain computer interface (BCI) technology, and has a wide application prospect in limb motor function recovery. In MI-BCI,the dual adaptivity between brain and computer is the key issue which impacts the recovery effect and limits the clinical application. In the project, only unilateral upper limb dyskinesia after sroke is considered and some research will be done for its function rehabilitation problem based on interdisciplinary science. Under the guidance of healthy motivation and Skinner reinforcement learning theory, the goal-directed and personalized collection experiment of MI-EEGas, which is derived from the affected side, will be designed to arouse the patient's intrinstic motivation sufficiently and encourage him (or her) to correct and promote his (or her) healthy action in time by reinforcement learning. So the "brain vs computer" adaptivity will be improved. Then, the manifold learning and Hilbert-Huang Transform based on orthogonal intrinsic mode function decomposition will be used to ensure the integrity and adaptability of feature information. Furthermore, according to the principle of asymmetric cell division and Adaboost technology, the dynamic structure self-adjustment strategy of self-organizing feature map neural network (SOM) will be researched, and then the self-learning SOM ensemble classifier will be designed. Therefore the "computer vs brain" adaptability will be enhanced. At last, a portable on-line original upper limb rehabilitation system will be obtained, and the motor imagery and real training from the affected upper limb will be interacted. This is helpful for improving the motor function recovery effect and promoting the clinical application.
MI-BCI康复方法是基于运动想像脑电信号(MI-EEG)和脑机接口技术(BCI)的主动式康复方法,在肢体运动功能康复中具有广阔应用前景,而脑-机间的双向适应性是影响康复效果和制约临床应用的关键。课题针对单侧上肢运动康复问题,从交叉学科的角度,对MI-EEG的个性化采集实验设计、眼电伪迹的自动识别与去除、特征提取方法、分类器的设计与优化、及上肢康复系统设计与研制等方面进行系统深入研究。具体包括:①基于健康动机和Skinner强化学习理论,完成了基于目标导向的MI-EEGas个性化采集实验方案设计及MI-EEGas数据库的建立;②基于离散小波变换和盲源分离理论,提出4种眼电伪迹自动识别与去除方法;③基于时频分析和空间滤波器,提出3种时间-频率-空间-相位多域特征提取与融合方法;④将小波(包)变换与流行学习理论相结合,提出3种数据降维方法,并实现了MI-EEG非线性结构特征与时频特征的有效融合;⑤采用非线性动力学方法,对模糊熵和复合多尺度模糊熵进行改进,获得2种基于模糊熵的特征提取方法;⑥将小波包变换和深度神经网络相结合,提出2种基于深度学习的MI-EEG识别方法;⑦通过多元多尺度时频分析和锁相值计算,基于图论方法构建脑功能网络,获得2种基于脑功能网络的全局脑电特征提取方法;⑧对GSOM神经网络、模糊支持向量机(FSVM)及区间2型模型逻辑系统(IT2FLS)进行改进和优化,设计了三种自适应性好、抗干扰能力强的分类器;⑨设计与研制出具有完全知识产权的基于MI-BCI的6自由度手臂康复原型系统和基于MI-EEG的主动式4自由度上肢康复系统。研究成果对增强脑-机间的双向适应性、促进MI-BCI技术在康复中的临床应用具有很好的推动作用。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI: 10.1117/1.jei.26.2.023018
发表时间: 2017-04
期刊: Journal of Electronic Imaging
影响因子: 1.1
作者: [Jinfu Yang;Fei Yang;Guanghui Wang;Ming-ai Li]
通讯作者: Jinfu Yang;Fei Yang;Guanghui Wang;Ming-ai Li
An adaptive classification with improved-GHSOM neural network
改进的 GHSOM 神经网络的自适应分类
DOI: 10.2495/acar140341
发表时间: 2015-01
期刊: WIT Transactions on Engineering Sciences
影响因子: --
作者: [M.A. Li, X.X. Tian, J.F. Yang, Y.J. Sun]
通讯作者: Y.J. Sun
Adaptive Feature Extraction of Motor Imagery EEG with OptimalWavelet Packets and SE-Isomap
用最优小波包和SE-Isomap自适应运动想象脑电特征提取
DOI: 10.3390/app7040390
发表时间: 2017-04-01
期刊: APPLIED SCIENCES-BASEL
影响因子: 2.7
作者: [Li, Ming-ai, Zhu, Wei, Yang, Jin-fu]
通讯作者: Yang, Jin-fu
DBRS2: dense boundary regression for semantic segmentation
DBRS2:用于语义分割的密集边界回归
DOI: 10.1117/1.jei.27.5.053033
发表时间: 2018-10
期刊: Journal of Electronic Imaging
影响因子: 1.1
作者: [Jinfu Yang, Jingling Zhang, Mingai Li, Meijie Wang]
通讯作者: Meijie Wang
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    基于脑源时空估计和深度迁移学习的运动想像解码研究
    • 批准号:
      --
    • 项目类别:
      面上项目
    • 资助金额:
      59万元
    • 批准年份:
      2021
    • 负责人:
      李明爱
    • 依托单位:
    国内基金
    海外基金