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PNAS:基于脑电在线神经反馈调节唤醒程度可以改善个体在高难度感觉运动任务中的表现

来自哥伦比亚大学的Josef Faller等人在PNAS上发文,其发现唤醒程度唤醒程度会影响个体的决策与判断,通过调节个体的唤醒程度唤醒程度,可以改善个体在高负载任务中的表现。本研究中,研究者基于在线神经反馈系统,采用脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)技术,将EEG信号中的信息提取出来,生成动态神经反馈信号以调节个体的唤醒程度。在这个过程中,被试需要完成边界回避任务(Boundary-AvoidanceTask, BAT),这是一种高难度的感觉运动任务,被试需在规定的红色方框范围内操纵虚拟飞机,若飞机超过边框范围则任务失败。此操作能显著提高唤醒程度并迅速导致任务失败。结果发现,当提供真实的神经反馈引发个体唤醒程度降低,被试的任务表现(任务中导航的时间与距离)显著提高。其中,心率变异性与瞳孔大小均为唤醒程度的测量指标。研究表明,研究者基于耶克斯-多德森定律、使用在线神经反馈任务设计的BCI系统,,可以改变个体的唤醒程度,进而提高个体的任务表现。

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一种基于EEG和sEMG的假手控制策略

针对残臂较短或残臂上肌电信号测量点较少的残疾人使用多自由度假手的需求, 研究人员提出一种基于脑电信号(Electroen-cephalogram, EEG) 和表面肌电信号(Surface electromyogram signal, sEMG) 协同处理的假手控制策略. 该方法仅用1 个肌电传感器和1 个脑电传感器实现多自由度假手的控制. 实验中,研究人员使用1 个脑电传感器测量人体前额部位的EEG, 从测量得到的EEG中提取出眨眼动作信息并将其用于假手动作的编码,同时使用1 个肌电传感器测量手臂上的sEMG。研究人员针对肌电信号存在个体差异和位置差异的问题, 采用自适应方法实现手部动作强度的估计,并采用振动触觉技术设计触觉编码用于将当前假手的控制指令反馈给佩戴者, 从而实现EEG 和sEMG 对多自由度假手的协同控制.研究人员通过实验验证了该控制策略的有效性。

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