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空中超声触觉显示脑机接口范式研究

研究非接触式空中超声触觉显示(AUTD)刺激在脑机接口中的应用,并与传统振动触觉传感器进行比较。
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1. 引言

传统脑机接口(BCI)主要依赖视觉、听觉或运动想象范式,这些方法需要大量用户训练且要求感官功能完好。本研究引入了一种创新方法,利用非接触式空中超声触觉显示(AUTD)技术,创建更易使用且卫生的BCI范式。

核心要点

  • 非接触式刺激消除了皮肤接触问题
  • 使用六个手掌位置进行体感刺激
  • 与传统振动触觉传感器的比较
  • 在线实验包含13名健康参与者

2. 材料与方法

2.1 实验设置

13名男性BCI志愿者用户(平均年龄28.54 ± 7.96岁)参与了在日本多个研究机构进行的实验。本研究遵循WMA赫尔辛基宣言指南,并获得了伦理批准。

参与者

13

名男性志愿者

平均年龄

28.54

± 7.96 岁

刺激频率

50

赫兹

2.2 AUTD技术

AUTD刺激发生器通过相控阵技术利用聚焦超声产生振动触觉非接触式刺激。辐射压力$P_r$计算公式为:

$$P_r = \frac{I}{c} = \frac{p^2}{\rho c}$$

其中$I$为声强,$c$为声速,$p$为声压,$\rho$为空气密度。该设备工作在允许皮肤吸收限值的40倍以下,确保安全性。

2.3 信号处理

脑电信号使用共空间模式(CSP)算法进行特征提取处理。空间滤波器$W$通过求解广义特征值问题获得:

$$\Sigma_1 W = \Lambda \Sigma_2 W$$

其中$\Sigma_1$和$\Sigma_2$是两个类别的协方差矩阵。

3. 结果与结论

3.1 性能比较

在线实验中,基于AUTD的BCI(autdBCI)表现出与传统基于振动触觉传感器的BCI(vtBCI)相当的性能。两种范式的分类准确率均高于随机水平,验证了非接触式触觉BCI的可行性。

3.2 统计分析

统计分析显示autdBCI与vtBCI范式在分类准确率上无显著差异(p > 0.05),表明非接触式刺激能有效诱发体感脑响应用于BCI应用。

4. 技术分析

本研究代表了非侵入式BCI技术的重大进展。AUTD方法解决了传统触觉BCI的关键限制,特别是在长期使用的卫生和舒适性方面。类似于CycleGAN在图像翻译任务中的变革性影响(Zhu等,2017),这项工作展示了新颖的感官刺激方法如何扩展BCI能力。

所采用的相控阵超声技术与医用超声成像系统共享原理,但创造性地应用于触觉刺激。根据IEEE触觉汇刊的研究,超声空中触觉技术已在多种应用中显示出潜力,但本研究是首次将其用于BCI目的的实现之一。

辐射压力效应的数学基础遵循完善的声学原理,其中单位面积力$F/A$与声强$I$成正比:$F/A = I/c$。这一物理原理实现了构成本研究核心创新的非接触式刺激。

从信号处理的角度来看,本研究建立在成熟的脑电分类方法基础上,特别是共空间模式(Ramoser等,2000),并将其适配于超声刺激产生的新型体感诱发电位。

5. 代码实现

以下是AUTD控制系统的简化伪代码实现:

class AUTDController:
    def __init__(self, transducer_count):
        self.transducers = [Transducer() for _ in range(transducer_count)]
        self.frequency = 50  # 赫兹
        
    def set_focal_point(self, x, y, z):
        """使用相控阵技术设置焦点"""
        phases = self.calculate_phases(x, y, z)
        for i, transducer in enumerate(self.transducers):
            transducer.set_phase(phases[i])
    
    def calculate_phases(self, x, y, z):
        """计算焦点相位偏移"""
        phases = []
        for transducer in self.transducers:
            distance = self.calculate_distance(transducer.position, (x,y,z))
            phase_shift = (distance % wavelength) * 360 / wavelength
            phases.append(phase_shift)
        return phases
    
    def generate_stimulus(self, pattern, duration):
        """生成触觉刺激模式"""
        for position in pattern:
            self.set_focal_point(*position)
            self.activate_transducers(duration)

6. 未来应用

AUTD-BCI范式为未来应用开辟了众多可能性:

  • 医疗康复:适用于无法使用传统BCI的闭锁综合征患者
  • 游戏娱乐:通过非接触式触觉反馈增强沉浸式体验
  • 虚拟现实:与VR系统集成实现多感官体验
  • 辅助技术:为重度残疾人士提供通信系统

未来的研究方向包括提高空间分辨率、开发多点刺激能力,以及与其他BCI模式集成构建混合系统。

7. 参考文献

  1. Hamada, K., Mori, H., Shinoda, H., & Rutkowski, T. M. (2014). 空中超声触觉显示脑机接口范式. arXiv:1404.4184
  2. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). 使用循环一致对抗网络的无配对图像到图像翻译. IEEE ICCV
  3. Ramoser, H., Muller-Gerking, J., & Pfurtscheller, G. (2000). 想象手部运动期间单次试验脑电的最优空间滤波. IEEE康复工程汇刊
  4. IEEE触觉汇刊. (2020). 空中触觉技术进展
  5. Mori, H., 等. (2012). 脑机接口的振动触觉刺激. 神经工程杂志