基于功能性近红外光谱识别步行想象研究

• 作者: 李红权 程昭立 王发旺
• 来源期刊: 电子测量技术
• 关键词: 脑机接口 功能性近红外光谱 步行想象 分类准确率
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 通信技术|Communication Technology
• 页码范围: 161-164
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2005398

摘要

脑机接口是一种变革型的人机交互,基于脑电的脑机接口占到研究的大多数,而基于功能性近红外光谱(fNIRS)的脑机接口以其特有的优势开始受到研究者重视.本研究利用fNIRS测量了15名被试在步行想象和空闲状态期间的氧合血红蛋白(HbO)浓度,对HbO信号进行带通滤波和基线漂移矫正.然后提取HbO的均值、峰值和均方根及其组合作为分类特征,最后采用SVM、KNN和LDA进行分类,并测试了任务期间不同时间窗的分类性能.实验结果表明,采用SVM提取3种组合特征的分类准确率明显高于其他特征及分类器,达到了 90.37±4.42％;2～8 s时间窗比其他时间窗的分类准确率更高.所提研究有望为步行功能障碍患者提供一种新的可选的主动康复训练方法.