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基于功能近紅外光譜技術(shù)的腦機接口研究
【摘要】 我們將功能近紅外光譜技術(shù)運用于腦機接口(brain-computer interface, BCI)的研究中。通過(guò)動(dòng)手指、想象動(dòng)手指、聽(tīng)覺(jué)三個(gè)任務(wù)記錄大腦的響應活動(dòng)，計算Hurst指數，輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中，建立了任務(wù)和腦響應的相關(guān)模型。實(shí)驗結果表明，響應與任務(wù)的準確識別率達到了70%，說(shuō)明了近紅外光譜技術(shù)應用于腦機接口研究中的可能性。
【關(guān)鍵詞】 功能近紅外;腦機接口;腦影像;Hurst指數;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
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
神經(jīng)生理學(xué)和神經(jīng)影像學(xué)的出現加強了人類(lèi)對腦的理解。通過(guò)腦電、正電子放射層掃描術(shù)、磁共振等影像手段，人們可以了解人類(lèi)大腦的活動(dòng)情況，即識別了大腦所處的狀態(tài)。
腦機裝置通過(guò)測度腦神經(jīng)活動(dòng)并根據相應的神經(jīng)活動(dòng)而執行對應的外部動(dòng)作，以執行用戶(hù)意圖為目標[1]，它需要有穩定性、一致性及魯棒性以滿(mǎn)足用戶(hù)體驗。通過(guò)識別出大腦狀態(tài)并與相應的狀態(tài)響應融合，實(shí)現完成用戶(hù)意圖這種特定功能。隨著(zhù)影像設備成本的降低以及信號處理手段的提高，腦影像的應用越來(lái)越廣泛，腦機接口也越加受到人們的關(guān)注。本文中，基于近紅外光譜技術(shù)的腦機接口結構見(jiàn)圖1。
目前主流的腦機接口都是基于腦電的，但1977年 Jobsis發(fā)現了可以通過(guò)光學(xué)手段來(lái)檢測深層腦活動(dòng)[2]。由于功能近紅外光譜技術(shù)(functional near-infrared spectroscopy, FNIRS)可以安全、便攜、經(jīng)濟以
圖1 基于功能近紅外成像技術(shù)的腦機接口結構示意圖
Fig 1 Structure of BCI based on FNIRS及非侵入式的檢測腦活動(dòng)等特性[3]，使得FNIRS在腦機接口的應用具有中的良好前景。圖2是腦磁圖、正電子放射層掃描術(shù)、功能磁共振、擴散光等成像方法在時(shí)間、空間分辨率上的比較[4]。從中可以看出，功能近紅外光譜技術(shù)在時(shí)間、空間分辨率上介于其它成像方法之間，時(shí)間分辨率較高，同時(shí)也有較好的空間分辨率。
2 近紅外光譜技術(shù)的特點(diǎn)
當生物組織被光照射時(shí)，存在著(zhù)這樣一種“光學(xué)窗”效應[5]，即光通過(guò)生物組織時(shí)，有的光譜會(huì )被吸收，而有些光譜則能透射出生物體，從而使得生物體內部組織可見(jiàn)。近紅外波長(cháng)處于650～950 nm之間，在生物體中就具有很好的“光學(xué)窗”效應。在人腦中，氧合血紅蛋白(oxy-hemoglobin,Hbo2)和脫氧血紅蛋白(deoxy-hemoglobin, Hbr)是近紅外光的主要吸收者，見(jiàn)圖3。同時(shí)，這兩種物質(zhì)也是人體新陳
on near-infrared wavelengths代謝的重要標志，它們可以反映大腦的活動(dòng)狀態(tài)。通過(guò)這些特性，可以使用功能近紅外光譜成像來(lái)反映人腦活動(dòng)，應用于腦機儀器的研究中。
比爾-朗伯特定律描述了光在物質(zhì)中傳播會(huì )以指數形式衰減的規律，且在不同物質(zhì)衰減系數不同。當近紅外光在生物組織中傳播時(shí), 不僅有吸收，還有散射，這是近紅外光在組生物體織中的傳播模型，它遵循廣義比爾-朗伯特定律[6]。
3 數據采集
在本文中，所有實(shí)驗均是組塊設計實(shí)驗，包含了三個(gè)任務(wù)，分別為：(1)Task1：動(dòng)手指;(2)Task2：想象動(dòng)手指;(3)Task3：?jiǎn)久蝿?wù)。
實(shí)驗任務(wù)時(shí)間均為120 s，其中，任務(wù)(1)和任務(wù)(2)的單個(gè)trial 40 s，總計有3個(gè)trial;任務(wù)(3)中單個(gè)trial 60 s，總計2個(gè)trial(實(shí)驗時(shí)序見(jiàn)圖4)。任務(wù)(1)和任務(wù)(2)中頭盔排布在被試的感覺(jué)運動(dòng)區，任務(wù)(3)排布在聽(tīng)覺(jué)區(均以broadmann分區)�？傆嫴杉�60組次數據，其中任務(wù)(1)20組、任務(wù)(2)20組、任務(wù)(3)20組。實(shí)驗數據采集儀器為CW 5系統，美國TechEn Inc生產(chǎn)。采樣通道28位，頻率10 Hz，波長(cháng)690 nm和830 nm。頭盔排布見(jiàn)圖5，其中c1～c28表示通道號。
4 數據分析
4.1 信號預處理
首先對采集到的近紅外數據規范化：
normintensity(t)=Instensity(t)/mean(intensity)(1)
然后計算出氧合、脫氧血紅蛋白濃度變化：
-ΔConcentration=-log(normintensity(t))(2)
經(jīng)過(guò)切比雪夫低通濾波器濾波，得到氧合血紅蛋白和脫氧血紅濃度蛋白濃度變化值，這些操作均通過(guò)homer[7]軟件完成。其中ΔConcentration為氧合、脫氧血紅蛋白的濃度變化。圖6、圖7顯示了不同任務(wù)下氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白的濃度變化曲線(xiàn)。圖6 任務(wù)(1)和任務(wù)(2)其中一通道的氧合和脫氧血紅蛋白濃度變化曲線(xiàn)
4.2 Hurst指數
Hurst通過(guò)對尼羅河水文數據研究,發(fā)現數據不服從布朗運動(dòng)及正態(tài)分布的特性，而是如果有一年水量較大，那么，次年的水量也往往較大，并于1951提出了Hurst系數[8]。通過(guò)Hurst系數可以定量表征時(shí)間序列的持續性或長(cháng)期相關(guān)性，其Hurst系數h代表的意義為：當h=0.5時(shí)，標志著(zhù)一個(gè)序列是隨機的,未來(lái)的變化趨勢不受現在影響;h>0.5時(shí)，表示序列具有正持續性，未來(lái)的變化趨勢與現在的變化趨勢相同;h<0.5時(shí)，表示序列具有反持續性，未來(lái)的變化趨勢與現在的變化趨勢相反。當h越接近于1，表明序列正持續性越強;h越接近0，表明序列反持續性越強。自然界中具有長(cháng)期相關(guān)性的時(shí)間序列是普遍存在的，Hurst系數已廣泛應用于水文、地球化學(xué)、氣候、地質(zhì)和地震等領(lǐng)域。
由于功能近紅外信號反應的是人體中的血紅蛋白濃度的變化，故采集到的近紅外信號也有類(lèi)似的Hurst效應，本研究把Hurst運用到近紅外信號的分析中。
4.3 基于小波極大似然估計求解Hurst指數
最大似然估計
設G為一分數高斯噪聲序列fGn，G=(G1,…,Gn)T，其協(xié)方差矩陣矩陣依賴(lài)于一未知參數向量θ：=(H,σ2)∈(0,1)×IR+，R表示實(shí)數集。則有：
L(G;θ)：=(2π)-N2|∑(θ)|-12e-12GT∑-1(θ)G(3)職稱(chēng)論文
|∑(θ)|為矩陣∑(θ)的行列式值。θ的最大似然估計(MLE)可通過(guò)下面的最大似然估計函數得到。
LL(G;θ):=log L(G;θ)=-N2log(2π)-12log|∑(θ)|-12GT∑-1(θ)G(4)
由于極大似然估計運算復雜耗時(shí)，并且穩定性差。我們采用基于小波的極大似然估計方法。
小波極大似然估計
通過(guò)小波對fGn分解，我們從新得到新的似然函數:
L(G;θ):=(2π)-N2|∑(θ)|-12e-12GwT∑-1(θ)Gw(5)
其中θ同上定義，Gw:=(a-J,1，d-J,1，…，d-1,1，…，d-1,2J-1)T是小波變換系數。J是小波最大分解級數，∑(θ)是Gw的協(xié)方差矩陣，其一般為對角陣。本研究中采用的Daubechies小波，這也是一般常用的小波。
4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )[9]圖結構見(jiàn)圖8，其基本原理是：輸入信號通過(guò)中間節點(diǎn)(隱層點(diǎn))作用于輸出節點(diǎn)，經(jīng)過(guò)非線(xiàn)形變換，產(chǎn)生輸出信號，網(wǎng)絡(luò )訓練的每個(gè)樣本包括輸入向量和期望輸出量。網(wǎng)絡(luò )輸出值與期望輸出值之間的偏差，通過(guò)調整輸入節點(diǎn)與隱層節點(diǎn)的聯(lián)接強度取值和隱層節點(diǎn)與輸出節點(diǎn)之間的聯(lián)接強度以及閾值，使誤差沿梯度方向下降，經(jīng)過(guò)反復學(xué)習訓練，確定與最小誤差相對應的網(wǎng)絡(luò )參數(權值和閾值)，訓練即告停止。此時(shí)經(jīng)過(guò)訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )即能對類(lèi)似樣本的輸入信息，自行處理輸出誤差最小的經(jīng)過(guò)非線(xiàn)形轉換的信息。
反向傳播網(wǎng)絡(luò )的訓練一般根據下面的最小平方誤差函數優(yōu)化：
E=12∑Nn=1(yn-dn)2(6)
其中：N：分類(lèi)模式數目。Yn為網(wǎng)絡(luò )輸出。Dn為網(wǎng)絡(luò )期望輸出。
圖8 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構圖
Fig 8 Model of multi-layer Neural network
4.5 數據處理結果
試驗中三個(gè)任務(wù)時(shí)長(cháng)均為120 s,采樣頻率為10 Hz，每個(gè)任務(wù)通道有1 200個(gè)采樣值。以25點(diǎn)為單位計算單一通道的小波極大似然估計指數，可以得到48個(gè)Hurst值。
構建BP網(wǎng)絡(luò )，以Hurst值表征不同任務(wù)下的狀態(tài)。其中輸入層48結點(diǎn)，隱含層50結點(diǎn)，輸出層1個(gè)結點(diǎn)，設定任務(wù)(1)時(shí)輸出為1，任務(wù)(2)對應2，任務(wù)
5 討論
在本研究中，我們描述了通過(guò)FNIRS信號對三個(gè)任務(wù)的腦功能活動(dòng)識別過(guò)程�；贔NIRS的腦機接口為腦機交互的發(fā)展提供了一種有效的手段。本研究通過(guò)Hurst指數以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，離線(xiàn)地判定了腦的三個(gè)活動(dòng)狀態(tài)，表明了FNIRS應用于腦機接口的可能性。FNIRS由于其本身的安全、便攜、經(jīng)濟以及非侵入等特點(diǎn)，相對于其他的影像方式，有著(zhù)良好的用戶(hù)體驗。
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