混合脑机接口的研究进展

• 作者: 徐欢 李自娜 潘家辉
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 混合脑机接口 P300电位 SSVEP 控制命令 分类准确率
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 专论·综述
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 字数: 5355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007037

摘要

传统的脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)有许多不足,如基于运动想象的BCI需要受试者进行大量练习;基于P300位的BCI需要多次重复闪烁;基于SSVEP的BCI上的控制命令数量受刺激频率及其他因素影响.为此,研究人员提出了混合脑机接口(hybrid Brian Computer Interface,hBCI).本文主要讨论了hBCI的研究进展,综述了常见的三种hBCI类型,分别是基于多种大脑模式的hBCI、基于多种感官刺激的hBCI、基于多种信号的hBCI,通过分析最新的hBCI系统的一般原理、刺激范式、实验结果、优点和应用,发现利用hBCI技术可以提高BCI的分类准确率,增加控制命令的数量,明显优于单一模态的BCI.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘家辉	华南师范大学计算机学院	52	371	11.0	17.0
5	李自娜	华南师范大学计算机学院	2	0	0.0	0.0
6	徐欢	华南师范大学计算机学院	1	0	0.0	0.0