李健，郭冰，唐瑞陽，黃斌，張瀟，李奇

（長春理工大學(xué) 計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院，長春 130022）

腦機接口（Brain-Computer Interface，BCI）系統(tǒng)是一種使大腦能夠不依賴于外周神經(jīng)和肌肉通道，而與外部環(huán)境進(jìn)行交互的系統(tǒng)［1］，它旨在幫助由于神經(jīng)疾病或外傷（如嚴(yán)重脊髓損傷、完全癱瘓等）而產(chǎn)生永久感覺運動障礙的患者向外部傳送大腦指令，從而實現(xiàn)用戶與外部的有效交流。基于P300電位的腦機接口字符輸入系統(tǒng)（P300拼寫器）是一種普遍使用的腦機接口系統(tǒng)［2］。經(jīng)典的P300拼寫器呈現(xiàn)范式為一個6×6的字符矩陣，矩陣中每行或每列的字符進(jìn)行隨機的閃爍，每行和每列只閃爍一次。當(dāng)用戶想輸入某個字符時就注視該字符，則包含該字符的行或列被閃爍的概率為1/6，為小概率事件。當(dāng)小概率事件出現(xiàn)300～500ms后，在大腦頂葉會誘發(fā)一個正的波峰，即P300電位［3］。通過P300電位出現(xiàn)的時間與行列閃爍的對應(yīng)關(guān)系就能判定被閃爍的行或列，則被確定的行和列的交叉字符即為用戶想要輸入的字符。

經(jīng)過近十多年的發(fā)展，P300拼寫器的識別準(zhǔn)確率和傳輸率有了一定的提高，但仍然達(dá)不到實際應(yīng)用的要求。許多研究者通過使用不同的分類算法對P300拼寫器進(jìn)行了改進(jìn)，如SWLDA，支持向量機等［4-6］。也有許多研究者通過改變呈現(xiàn)范式的參數(shù)來對P300拼寫器性能進(jìn)行優(yōu)化，如改變矩陣大小、刺激頻率、刺激強度等［7-10］。這些呈現(xiàn)范式參數(shù)方面的研究與某種心理活動、認(rèn)知過程有一定的聯(lián)系。最近，一些基于人臉認(rèn)知的研究表明，熟悉的人臉能夠誘發(fā)出更大振幅的P300電位，除了P300電位還誘發(fā)了與人臉識別相對應(yīng)的事件相關(guān)電位（Event-Related Potential，ERP），如N170和N400f。假設(shè)將基于熟悉人臉的腦電特征應(yīng)用到傳統(tǒng)的P300拼寫器中，將進(jìn)一步提高P300拼寫器的識別準(zhǔn)確率。因此，本研究設(shè)計和實現(xiàn)了基于熟悉人臉范式的P300腦機接口字符輸入系統(tǒng)。

1 實驗設(shè)計

1.1 被試

本研究共有17名志愿者參加，其中有11名男性，6名女性，均為在校大學(xué)生和研究生，年齡在21～26歲之間，視力或矯正視力正常，右利手。實驗過程中被試需要精神放松，集中注意力，盡可能減少眨眼次數(shù)以及肢體動作。

1.2 熟悉人臉范式的設(shè)計

在本研究中，針對傳統(tǒng)P300范式進(jìn)行了改進(jìn)，設(shè)計出基于熟悉人臉的P300腦機接口刺激范式。該范式為一個6×6的字符矩陣，矩陣中每個字符大小為1.5cm×1.5cm，矩陣大小為24cm×16.5cm，背景色為黑色，字符顏色為灰色，亮度為20cd/cm2。該范式被顯示在刷新率為60Hz的19英寸顯示器上。實驗開始后，矩陣中每行或每列的字符將進(jìn)行隨機的閃爍。與傳統(tǒng)范式不同的是，行列閃爍時不再是單純的字符由灰色變?yōu)榘咨?，而是在字符上覆蓋半透明的熟悉人臉圖像（英國著名球星貝克漢姆的頭像），閃爍間隔（Inter-Flashing Interval，IFI）為250ms，其中，字符覆蓋半透明的熟悉人臉頭像的持續(xù)時間為200ms，恢復(fù)為灰色字符的時間為50ms。在范式的上方有6個字符，前5個字符為本次實驗所要輸入的字符，最后一個在括號內(nèi)的字符為當(dāng)前要輸入的字符，如圖1所示。

圖1 熟悉人臉實驗范式示意圖

由于肖像權(quán)問題，本文中并沒有使用貝克漢姆的頭像，而是使用了本實驗室一名大四學(xué)生的頭像代替。

1.3 實驗過程

每名被試須進(jìn)行6次實驗，每次實驗輸入5個目標(biāo)字符，共須輸入30個目標(biāo)字符。被試將在每兩次實驗之間休息2分鐘。把每次實驗定義為一個session，每輸入一個目標(biāo)字符定義為一個run，在輸入目標(biāo)字符的過程中，行或列閃爍一次定義為一個trial，其中包含目標(biāo)字符的行或列的閃爍為靶刺激trial，不包含目標(biāo)字符的行或列的閃爍為非靶刺激trial。對12個trial進(jìn)行了編號，依次將從左向右的列閃爍trial分別定義為1～6號trial，依次將從上到下的行閃爍trial定義為7～12號trial。1～6號trial中有且僅有一個靶刺激trial，5個非靶刺激trial；7～12號trial中有且僅有一個靶刺激trial，5個非靶刺激trial。12個trial以隨機順序完全閃爍一次定義為一個sequence。15個sequence組成一個run，完成一個目標(biāo)字符的輸入如圖2所示。

被試坐在距顯示器正前方70cm的椅子上。在進(jìn)行實驗前，被試有20秒的時間來熟悉范式。為了使被試能夠集中注意力，被試將被告知須在實驗過程中默數(shù)目標(biāo)字符所在的行或列閃爍的次數(shù)。

實驗開始前，屏幕上會出現(xiàn)3秒的提示語，告知被試實驗即將開始。在輸入每個目標(biāo)字符前，該字符會在字符矩陣中高亮顯示1秒，以提示被試該字母所在矩陣中的位置。然后恢復(fù)為灰色矩陣，經(jīng)過2秒后，范式開始行列閃爍，輸入完一個字符后，范式恢復(fù)為灰色字符矩陣，再經(jīng)過2秒開始下一個字符的輸入。在被試輸入完全部5個字符后，屏幕上會出現(xiàn)1秒鐘的提示語，告知被試實驗結(jié)束。

圖2 實驗設(shè)計

2 數(shù)據(jù)處理與分類

2.1 信號采集與預(yù)處理

本研究采用Neuroscan放大器（SynAmps 2，Neuroscan Inc.，Abbotsford，Australia）采集了14個通道（Fz，F(xiàn)3，F(xiàn)4，F(xiàn)C1，F(xiàn)C2，Cz，C3，C4，Pz，P3，P4，Oz，O1，O2）的腦電信號（電極配置如圖3）。參考電極為左乳突，基準(zhǔn)電極為右乳突，腦電信號采集的過程中通過HEOG和VEOG電極記錄了被試的水平和垂直眼電信號。所有電極阻抗均保持在5kW以下，采樣率為250Hz。

圖3 選取的14個通道

使用Scan4.5軟件（Neuroscan Inc.）對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用0.1～30Hz的帶通濾波器對腦電信號進(jìn)行濾波，通過回歸分析的方法去除腦電信號中的眼電成分。取每行或每列閃爍前100ms到閃爍后500ms對腦電信號進(jìn)行分段，以-100～0ms作為基準(zhǔn)進(jìn)行基線校正。將上述處理好的腦電信號保存為eeg格式，并用EEGLAB［11］轉(zhuǎn)換為mat格式，然后使用MATLAB軟件進(jìn)行下一步的分類。

由于腦電信號信噪比較低，其中存在著許多噪聲和干擾，進(jìn)而導(dǎo)致誘發(fā)出的P300電位不明顯，所以，采用疊加平均的方式來去除腦電信號中的噪聲和干擾，增強信噪比。由于在同一run中，無論哪個sequence，包含P300電位的trial編號均相同，因此我們對相同編號的trial的腦電信號進(jìn)行疊加平均。

EEGk（i）表示第 i號 trial（1≤i≤12）在第 k（1≤i≤15）個sequence中的波形，EEGk（i）經(jīng)過 K（K≤15）次疊加平均后的波形為：

根據(jù)疊加平均時所用sequence數(shù)目的不同，得到了疊加1～15次共15種不同波形，隨著疊加次數(shù)的增多，腦電信號的噪聲越來越弱，ERP成分越來越明顯。

2.2 特征提取

每個trial所對應(yīng)的腦電信號由14個通道采集，由于每個通道所在頭部位置的不同，所采集到的波形也不相同。針對每個通道，采用bior4.4將腦電波形進(jìn)行三尺度小波分解，提取分解后的低頻系數(shù)作為當(dāng)前通道的特征向量，把全部14個通道的所有特征向量首尾相接，作為此trial的特征向量，將靶刺激trial對應(yīng)的特征向量稱為靶刺激特征向量。腦電波形進(jìn)行疊加平均后，每個字符對應(yīng)12個特征向量（12個trial），30個字符共有360個特征向量。

2.3 分類算法

在本研究中，使用集成支持向量機（Support Vector Machine Ensemble）作為分類算法，構(gòu)建了5個不同的子分類器，選取6個session中的5個作為子分類器的訓(xùn)練集，余下的一個session作為測試集。5個子分類器分別對測試集進(jìn)行分類，得到5個不同的分類結(jié)果。

由于每輸出一個目標(biāo)字符對應(yīng)12個trial，即12個特征向量，任務(wù)是將這12個特征向量分為兩類：靶刺激特征向量和非靶刺激特征向量。F（Triali）為 i號trial所對應(yīng)的特征向量，labelj（F（Triali））為F（Triali）在第 j個子分類器中的分類結(jié)果，當(dāng)Triali為靶刺激 trial時，labelj（F（Triali））=1，當(dāng)Triali為非靶刺激trial時，labelj（F（ Triali））=-1。將5個子分類器的分類結(jié)果進(jìn)行累加，得到ri：

當(dāng)1≤i≤6時，取其中數(shù)值最大的ri所對應(yīng)的列作為目標(biāo)字符所在列，當(dāng)7≤i≤12時，取其中數(shù)值最大的的ri所對應(yīng)的行作為目標(biāo)字符所在行，而確定的行與列的交叉字符即為目標(biāo)字符。

由于被試往往在第一個session時精力充沛，隨著實驗時間的增加，被試將逐漸感到疲憊，因此α波將逐漸增加，影響實驗結(jié)果。為了保證分類結(jié)果的客觀性，依次取6個session中的一個作為測試集，其余5個作為訓(xùn)練集，這樣就有6種不同的測試方法，對應(yīng)著6個不同的分類結(jié)果，取這6個結(jié)果的平均值，即為認(rèn)為最接近實際應(yīng)用的分類結(jié)果。

3 實驗結(jié)果

實驗結(jié)果顯示，熟悉人臉范式在顳枕區(qū)160ms～260ms間誘發(fā)了ERP負(fù)成分，其峰值在180ms，在O2電極處峰值最大，值為-2.145mV；該ERP成分可以確定為N170波形，這個ERP成分與人臉識別相關(guān)［12-17］。由于大腦右半球的優(yōu)勢，與O1電極相比，O2電極記錄的N170波幅平均值更高。在額葉（Fz）處 180ms～380ms間發(fā)現(xiàn) Vpp波形，峰值在232ms，值為4.357mV；在刺激后364ms，P300波形出現(xiàn)在頂葉（Pz）處，值為3.178mV，如圖4所示。

圖4 熟悉人臉范式條件下，靶刺激與

經(jīng)過數(shù)據(jù)處理和分類后，我們得到了疊加1～15次的17個被試的字符輸入正確率，如表1所示。

表1 疊加1-15次17名被試字符輸入正確率及平均正確率

4 結(jié)論

基于P300傳統(tǒng)范式，在字符上疊加半透明的熟悉人臉圖片，對P300腦機接口系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計并實現(xiàn)了基于熟悉人臉的P300腦機接口字符輸入系統(tǒng)。從17人的實驗結(jié)果來看，基于熟悉人臉的P300腦機接口字符輸入系統(tǒng)具有良好的性能，與以往使用傳統(tǒng)范式的P300腦機接口系統(tǒng)相比，具有較高的字符輸入正確率?；谑煜と四樀腜300腦機接口字符輸入系統(tǒng)具有較好的性能，但其仍不足以投入到實際應(yīng)用中，對于腦機接口系統(tǒng)仍需要大量的研究，相信經(jīng)過研究者們不斷的努力，腦機接口的時代一定會在不久的將來到來。

［1］高上凱.淺談腦-機接口的發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)［J］.中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報，2007，26（6）：801-803.

［2］Farwell L A，Donchin E.Talking off the top of your head：Toward a mentalprosthesis utilizing event-related brain potentials［J］.Electroencephalography and Clinical Neurophysiology，1988，70（6）：510-523.

［3］Wolpaw J R，Birbaumer N，Mcfarland D J，et al.Brain-computer interface for communication and control［J］.Clinical Neurophysiology，2002，113（6）：767-791.

［4］Krusienski D J，Sellers E W，Cabestaing F，et al.A comparison of classification techniques for the P300 Speller［J］.Journal of Neural Engineering，2006，3（4）：299-305.

［5］Krusienski D J，Sellers E W，McFarland D J，et al.Toward enhanced P300 speller performance［J］.JournalofNeuroscienceMethods，2008，167（1）：15-21.

［6］Blankertz B，Lemm S，Treder M，et al.Single-trial analysisand classification ofERP components-A tutorial［J］.NeuroImage，2011，56（2）：814-825.

［7］Allison B Z，Pineda J A.ERPs evoked by different matrix sizes：implications for a brain computer interface（BCI）system［J］.IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering，2003，11（2）：110-1130.

［8］Sellers E W，Krusienski D J，McFarland D J，et al.A P300 event-related potential brain-computer interface（BCI）：the effects of matrix size and inter stimulus interval on performance［J］.Biological psychology，2006，73（3）：242-252.

［9］Kaper M，Ritter H.Progress in P300-based braincomputer interfacing［C］.IEEE International Workshop on Biomedical Circuits and Systems，Singapore，2004.

［10］Polich J，Ellerson P C，Cohen J.P300，Stimulus Intensity，Modality，and Probability［J］.International Journal of Psychophysiology，1996，23（1-2）：55-62.

［11］Delorme A，Makeig S.EEGLAB：an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis［J］.Journal of Neuroscience Methods，2004（134）：9-21.

［12］Wolpaw J R，Birbaumer N，McFarland D J，et al.Brain-computerinterfacesforcommunication and control［J］.Clinical Neurophysiology，2002，113（6）：767-791.

［13］Miiller G，Neuper C，Pfurtscheller G，et al.An asynchronously controlled EEG-based virtual keyboard：improvement of the spelling rate［J］.IEEE Trans Biomed Eng，2004，51（6）：979-984.

［14］Birbaumer N，Ghanayim N，Hinterberger T，et al.A spelling device for the paralysed［J］.Nature，1999.398：297-298.

［15］Kubler A，Kotchoubey B，Kaiser J，et al.Braincomputercommunication：unlockingthelocked in［J］.Psychol Bull，2001，127（3）：358-375.

［16］Nijboer F，Sellers E W，Mellinger J，et al.A P300-based brain-computer interface for people with amyotrophic lateral sclerosis［J］.Clin Neurophysiol，2008，119（8）：1909-1916.

［17］Bernat E，Shevrin H，Snodgrass M.Subliminal visual oddball stimuli evoke a P300 component［J］.Clin Neurophysiol，2001，112（1）：159-171.