Alaraj

通过变异分析检测阿尔法波的闭眼活动

已经开发了多种技术来帮助和改善瘫痪和严重运动障碍患者的交流。BCI 是一种不依赖于大脑正常的周围神经和肌肉输出通路的通信系统。在 UFES/巴西，我们正在开发一种基于诱发视觉刺激的自动驾驶汽车 BCI 系统（Castillo 等人 2013），这可能会导致视觉疲劳。一个很好的替代方法是通过用户命令切换 BCI，该命令可以通过闭眼来执行。这样，就采用了脑电图信号 (EEG)，其中包含允许检测闭眼的信息。通过频率范围为 8 Hz 至 13 Hz 的 alpha 波分析，可以在枕叶上感知眼睛睁开和闭眼活动。alpha 波的高能量对应于清醒受试者的闭眼（90% 的健康和残疾人士）（Alaraj 和 Fukami 2013）。阿尔法波已被用于操作电子设备，然而，与睁眼（EO）和闭眼（EC）相关的自动识别并不是一件容易的事，因为阿尔法波的带宽受自然变化和电噪声以及肌肉伪影的影响。已经开发出几种自动检测阿尔法波的方法，例如：模拟滤波和平滑（AFS）、峰值检测和计数、功率谱分析、分形维数、KM2O-Langevin 和近似熵（Kirkup 等人 1998 年、Craig 等人 2005 年、Sakai 等人 2010 年、Alaraj 和 Fukami 2013 年）。所有上述方法都使用取决于每个受试者和实验条件的阈值作为参考。这项工作的目的是提出一种基于 EEG 阿尔法波变化信息的自动方法，用于识别清醒受试者的闭眼事件，以激活 BCI。