【摘 要】
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脑-机接口（Brain computer interfaces,BCI）系统通过分析脑电图将人的神经生理活动转化为指令进行输出。为满足实际生活的需要,BCI系统必须具有响应速度快、操作简便以及输出稳定等特点。基于稳态视觉诱发电位（SteadyState Visual Evoked Potentials,SSVEP）的BCI系统由于具有这些优点而受到广泛的关注。但SSVEP-BCI也存在视觉刺激强度
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脑-机接口（Brain computer interfaces,BCI）系统通过分析脑电图将人的神经生理活动转化为指令进行输出。为满足实际生活的需要,BCI系统必须具有响应速度快、操作简便以及输出稳定等特点。基于稳态视觉诱发电位（SteadyState Visual Evoked Potentials,SSVEP）的BCI系统由于具有这些优点而受到广泛的关注。但SSVEP-BCI也存在视觉刺激强度高、视觉舒适度较差以及易使用户产生视觉疲劳等不足。因此,如何在降低刺激强度以提升SSVEP-BCI系统的视觉舒适性的同时,仍能保证SSVEP信号强度具有很高的应用价值。本文从生理学的角度出发,根据哺乳动物的视觉系统中存在的中心-周围拮抗效应,设计了低像素密度百分比的视觉刺激,当像素密度百分比降低时可减弱视觉感受野周围区域对中心区域产生响应的抑制作用,从而弥补刺激强度减弱对SSVEP信号的影响,整体表现出SSVEP响应强度保持不变甚至有所升高。基于上述生理学机制,设计了低像素密度百分比SSVEP离线实验寻找最优刺激参数。同时本文还研究了像素点均匀分布和像素点随机分布两种模式对SSVEP-BCI分类性能的影响。实验结果表明,在方块刺激范式下,当像素密度百分比为80%、像素点随机分布时平均分类正确率最大,达到了97.50±3.35%,略高于普通方块刺激范式下的96.75±3.88%;在棋盘格范式中,当像素密度百分比为40%、像素点均匀分布时平均分类正确率最大,达到了69.75±7.70%,远高于普通棋盘格刺激范式下的58.25±7.59%,准确率提升了11.50%。最后根据离线实验中分类正确率最高的刺激参数,设计了在线实验,并与传统SSVEP-BCI系统性能进行对比分析。实验结果显示,在方块刺激范式中,系统的平均分类正确率相对传统SSVEP视觉刺激提升了2.08%;而棋盘格范式中,系统的平均分类正确率相对传统棋盘格SSVEP视觉刺激提升了8.34%。综上所述,本文提出的低像素密度百分比SSVEP刺激范式在降低刺激强度的同时,能够保持甚至提升系统的性能,同时系统的视觉舒适度也得到了显著性提升,为进一步优化SSVEP-BCI系统的性能提供了新的思路。
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