并行脑力负荷任务与混合范式脑-机接口系统及其交互影响研究

摘要

脑-机接口（Brain-Computer Interface，BCI）是一种不依赖于由外围神经和肌肉组成的正常脑输出通路的对外交互控制系统，当前该技术已可实现较为可靠的思维信息解码和转化，并已逐步进入临床试验。然而，作为一种新型的交互工具，实际应用中存在诸多因素影响系统效率及用户体验，对 BCI 技术的发展提出了新的要求。本文围绕并行脑力负荷任务、混合范式脑-机接口及其交互影响，探讨了大脑并行任务对基于稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential， SSVEP）的BCI系统的性能影响，提出了混合范式BCI系统的异步策略，并且进一步讨论了并行任务对该混合范式BCI的影响。 本文研究中首先探索了并行脑力负荷任务对SSVEP-BCI的影响，15名被试者完成SSVEP-BCI和并行n-back脑力负荷任务实验。结果表明并行脑力负荷任务造成了SSVEP-BCI识别正确率的显著降低，高负荷4-back任务下BCI平均识别正确率较低负荷 1-back 任务下降低 8.67%。特征分析结果显示正确率显著降低的被试，其 SSVEP 特征同样显著衰减。对比分析结果显示并行任务对于SSVEP-BCI的影响要弱于同类任务对传统P300-BCI的影响。 研究中进一步构建了一种基于 P300 和 SSVEP 阻断（SSVEP Blocking， SSVEP-B）的并行混合范式BCI系统异步控制策略，通过建立控制态和空闲态判别模型并进行两次模型映射后，实现了多轮次脑电数据决策置信度的后验概率估计和异步控制判别。对10名被试者进行了36指令集的在线混合范式BCI实验，平均异步分类正确率为83.8%，平均信息传输速率达43.2bit/min，验证了上述异步策略的有效性。 最后，研究了并行脑力负荷任务对上述混合范式 BCI 系统性能的影响，14名被试者并行完成n-back脑力负荷任务和基于P300和SSVEP-B特征的36指令混合范式BCI输出任务。实验结果显示高并行脑力负荷任务下混合范式BCI系统的识别正确率会显著降低，但小于传统P300-BCI的降低幅度，1-back和3-back任务下正确率仅相差2%，证明了该混合范式BCI系统具有更强对并行任务干扰的拮抗鲁棒性。 本文针对并行任务和混合范式脑-机接口开展了研究，研究结果为提高 BCI系统的稳定性和用户体验奠定了技术基础。

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