基于在线学习与评估的智能脑机共享控制技术与康复应用研究
结题报告
批准号:
61836003
项目类别:
重点项目
资助金额:
250.0 万元
负责人:
俞祝良
依托单位:
学科分类:
认知与神经科学启发的人工智‍能
结题年份:
2023
批准年份:
2018
项目状态:
已结题
项目参与者:
俞祝良
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中文摘要
为解决脑机交互和共享控制在残疾人康复等应用中的难点问题,本项目拟研究:1)为解决残疾人脑控信号质量低的问题,项目采用视觉、听觉及触觉等多类型神经反馈技术来最大程度激发患者的脑响应信号;同时研究多模态脑机交互技术来获得更加丰富、稳定的人机交互指令;2)为解决复杂信号分析和特征提取问题,项目拟采用稀疏表示、贝叶斯分析、深度学习、半监督学习等技术,实现从脑信号中获取和融合复杂脑机交互信息;3)为解决残疾人脑控能力差异性和变动性大的问题,研究基于在线学习的状态评估技术,根据实时数据动态调整学习网络结构及参数,实现被试脑控能力和状态的精确估计;从而动态调整神经反馈和脑机交互方式,实现智能脑机共享控制,最大程度发挥患者脑控和机器自主控制能力,提高脑机交互效果和稳定性。在上述技术基础上,开发基于智能脑机共享控制的外骨骼机器人及上肢康复机器人,实现残疾人运动辅助和康复应用。
英文摘要
In order to solve some practical problems of brain-machine interaction for rehabilitation applications, this project will study the following challenging problems related to brain-machine interaction and brain-machine shared control.1) To solve the problem of low quality EEG signal of disables, we adopt visual, auditory and tactile neurofeedback to stimulate the neural response of subject as strong as possible. Multimodal brain-machine interfaces are also developed to acquire rich, stable and multi-dimensional control commands;2) To solve the challenging problems in multimodal signal analysis and feature extraction, we study how to use sparse representation, Bayesian analysis, deep learning, semi-supervised learning to extract and fuse complex control information from EEG signals; 3) Facing the problem of large differences in capability of brain interaction for different disables, we propose the online learning method, designing and updating network architecture based on real-time data. We also propose brain state estimation method based on online learning, and implement the real-time brain control capability estimation. Based on the estimated brain control capability, we dynamically adjust the neuro-feedback and multimodal interaction to enhance the performance. We also propose to use intelligent brain-machine shared control method to fully utilize the control capability of brain and machine so that high performance and stable control of equipment could be achieved. Finally, we will develop brain computer exoskeleton robot, and arm-rehabilitation robot based on intelligent shared control technique for rehabilitation application.
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:10.1109/tnsre.2023.3323325
发表时间:2023-10
期刊:IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering
影响因子:4.9
作者:Hongyi Zhi;Zhuliang Yu;Tianyou Yu;Z. Gu;Jian Yang
通讯作者:Hongyi Zhi;Zhuliang Yu;Tianyou Yu;Z. Gu;Jian Yang
DOI:10.1088/1741-2552/ac0583
发表时间:2020-12
期刊:Journal of Neural Engineering
影响因子:4
作者:Jianli Yu;Z. Yu
通讯作者:Jianli Yu;Z. Yu
Sparse and heuristic support vector machine for binary classifier and regressor fusion
用于二元分类器和回归器融合的稀疏启发式支持向量机
DOI:10.1007/s13042-019-00952-3
发表时间:2019-05
期刊:International Journal of Machine Learning and Cybernetics
影响因子:5.6
作者:Huang Jinhong;Yu Zhu Liang;Gu Zhenghui;Zhang Jun;Cen Ling
通讯作者:Cen Ling
DOI:10.1016/j.neunet.2021.01.022
发表时间:2021-02
期刊:Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
影响因子:--
作者:Zheng Xie;Z. Wen;Yaowei Wang;Qingyao Wu;Mingkui Tan
通讯作者:Zheng Xie;Z. Wen;Yaowei Wang;Qingyao Wu;Mingkui Tan
DOI:10.1109/tip.2020.3009820
发表时间:2020-07
期刊:IEEE Transactions on Image Processing
影响因子:10.6
作者:Peihao Chen;Yang Zhang;Mingkui Tan;Hongdong Xiao;Deng Huang;Chuang Gan
通讯作者:Peihao Chen;Yang Zhang;Mingkui Tan;Hongdong Xiao;Deng Huang;Chuang Gan
面向多模态脑机接口的高维脑信号处理方法研究
  • 批准号:
    61573150
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万元
  • 批准年份:
    2015
  • 负责人:
    俞祝良
  • 依托单位:
基于凸分析与优化的fMRI脑功能定位与神经解码研究
  • 批准号:
    61175114
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万元
  • 批准年份:
    2011
  • 负责人:
    俞祝良
  • 依托单位:
基于凸优化的现代鲁棒自适应波束形成技术研究
  • 批准号:
    60802068
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万元
  • 批准年份:
    2008
  • 负责人:
    俞祝良
  • 依托单位:
国内基金
海外基金