基于心算任务的脑-机接口范式研究

一种基于心算任务的脑-机接口范式的研究 本研究论文提出了基于心算任务的脑-机接口范式，旨在解决传统基于P300的脑-机接口（BCI）系统中采集信号信噪比低的问题。该研究提出了一种视觉刺激下，利用大脑处理特定认知任务（心算任务）时能有效激活相关脑区和响应信号的特性，并将其与传统P300范式中计数任务进行对比。 在实验中，研究人员对实验所采集到的EEG数据进行了去伪迹、分段、滤波等预处理，然后利用相干平均方法提取信号特征，分析了不同实验范式对事件相关电位（ERP）主要成分的影响。结果显示，改进的范式实验中，P300幅值平均提高了6.83μV，增幅达到73.94%；从400ms开始的脑区活动程度更为剧烈，时间更为持久。此外，心算任务在650ms处出现有明显的激活。 该研究表明，基于心算任务的脑-机接口范式可以更好地激活相关脑区、增强特征信号，为BCI提供一种新型系统范式。这项研究为BCI技术的发展提供了新的思路和方法。 知识点： 1. 脑-机接口（BCI）：是一种将大脑电活动转换为机器可读信号的技术，用于帮助残疾人士恢复运动能力和交流能力。 2. 事件相关电位（ERP）：是一种脑电信号，反映了大脑对外部刺激的反应。 3. P300：是一种常用的脑-机接口范式，基于P300信号的变化来控制机器。 4. 心算任务：是一种认知任务，要求参与者进行心算操作，激活相关脑区和响应信号。 5. 大脑处理特定认知任务：大脑对不同认知任务的处理方式不同，例如心算任务可以激活相关脑区和响应信号。 6. 脑电信号处理：包括去伪迹、分段、滤波等预处理步骤，用于提取信号特征。 7. 相干平均方法：一种信号处理方法，用于提取信号特征。 8. 事件相关电位（ERP）主要成分：事件相关电位的主要成分，反映了大脑对外部刺激的反应。 本研究论文提出了基于心算任务的脑-机接口范式，解决了传统基于P300的脑-机接口系统中采集信号信噪比低的问题，为BCI技术的发展提供了新的思路和方法。