基于功能近红外光谱技术的脑机接口研究

【摘要】 我们将功能近红外光谱技术运用于脑机接口(brain-computer interface, BCI)的研究中。通过动手指、想象动手指、听觉三个任务记录大脑的响应活动，计算Hurst指数，输入到BP神经网络中，建立了任务和脑响应的相关模型。实验结果表明，响应与任务的准确识别率达到了70%，说明了近红外光谱技术应用于脑机接口研究中的可能性。

【关键词】 功能近红外;脑机接口;脑影像;Hurst指数;神经网络

Brain-computer Interface′s Research

　　based on Near-infrared SpectroscopyHU Hanbin1，ZHU Ye2，JIANG Tianzi2

　　(1.Department of Automation, University of Science and Technology of China ,Hefei 230026，China;

　　2.China Science of Academic, Institution of Automation, Beijing 100190,China)

　　Abstract：In the article，Near-infrared spectroscopy is used on Brain-computer interface′s development. By recording brain signals during tasks such as finger-tapping、imaging finger-tapping and calling by name, calculating the Hurst index, then using Hurst index as input of a Back-propagation neural network, a model of task and brain response was constructed. The results show that the accurate rate is over 70%,it is possible to used NIRS on BCI.

　　Key words：Near-infrared spectroscopy; Brain computer interface; Brain image; Hurst index; Neural network

　　1 引 言

　　神经生理学和神经影像学的出现加强了人类对脑的理解。通过脑电、正电子放射层扫描术、磁共振等影像手段，人们可以了解人类大脑的活动情况，即识别了大脑所处的状态。

　　脑机装置通过测度脑神经活动并根据相应的神经活动而执行对应的外部动作，以执行用户意图为目标[1]，它需要有稳定性、一致性及鲁棒性以满足用户体验。通过识别出大脑状态并与相应的状态响应融合，实现完成用户意图这种特定功能。随着影像设备成本的降低以及信号处理手段的提高，脑影像的应用越来越广泛，脑机接口也越加受到人们的关注。本文中，基于近红外光谱技术的脑机接口结构见图1。

　　目前主流的脑机接口都是基于脑电的，但1977年 Jobsis发现了可以通过光学手段来检测深层脑活动[2]。由于功能近红外光谱技术(functional near-infrared spectroscopy, FNIRS)可以安全、便携、经济以

　　图1 基于功能近红外成像技术的脑机接口结构示意图

　　Fig 1 Structure of BCI based on FNIRS及非侵入式的检测脑活动等特性[3]，使得FNIRS在脑机接口的应用具有中的良好前景。图2是脑磁图、正电子放射层扫描术、功能磁共振、扩散光等成像方法在时间、空间分辨率上的比较[4]。从中可以看出，功能近红外光谱技术在时间、空间分辨率上介于其它成像方法之间，时间分辨率较高，同时也有较好的空间分辨率。

　　 2 近红外光谱技术的特点