脑电图信号被处理为一系列多通道图像,显示患者大脑皮层的能量变化


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脑电图信号被处理为一系列多通道图像,显示患者大脑皮层的能量变化


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某平台通过在癫痫发作检测上实施癫痫发作检测算法进行验证 , 并实现了超过百分之九十六的分类准确率 。 杰辛赫等人提出的一种通用平台的新颖架构的优点是它集成了不同的特征提取技术 , 可以最大限度地提高准确性 , 同时减少运行时间和功耗 , 并允许用户在没有任何限制的情况下自由移动 。 在相关文献中 , 为了检测和纠正癫痫发作 , 提出了一种用于患者监护系统的信号处理算法和控制电路 。


所介绍的设备是使用旋风III现场可编程门阵列设计的 。 使用样条小波对脑电信号进行预处理 , 以去除基线漂移信号 , 并使用自适应阈值和模板匹配来预测癫痫发作 。 生成检测到癫痫发作的控制信号并激活模拟器块 。 所提出的架构在运行时间和功耗方面达到了非常好的性能 , 尽管该研究没有报告任何关于准确性的评估性能 。 在相关资料中 , 李俊等人提出了一种嵌入式系统 , 仅通过思考来控制轮椅 。

信号处理算法在苹果系统中使用代码编程实现 , 他们使用软件设备套件加以利用 。 其他嵌入式脑机接口系统基于硬件架构 , 在功耗和运行时间方面都达到了非常好的性能 。 例如 , 阿拉文等人提出了一种可用于通过使用脑电图信号进行思考来控制电气设备的嵌入式系统 。 脑电信号处理链由带通有限脉冲响应滤波器、小波和支持向量机组成 。 在相关资料中 , 提出了一种基于现场可编程门阵列的脑电图-运动图像分类的纯硬件系统 。

【脑电图信号被处理为一系列多通道图像,显示患者大脑皮层的能量变化】
脑电图信号被处理为连续时域中的一系列多通道图像 , 显示受试者运动图像期间大脑皮层的能量变化 。 分类准确度达到百分之八十点五 , 所提出的设计在执行时间方面比个人电脑快大约八倍 , 与标准个人电脑相比 , 功耗降低了五点六百倍 。 在相关资料中 , 萨宛等人提出了一种嵌入式无线记录系统来无创测量大脑活动并将记录的数据发送到主机系统以应用信号处理链 。 建议的系统提高了患者的活动能力 , 并被医生用来预测两名患者癫痫的开始 。

泰焕等人 。 提出了一种可穿戴的神经反馈系统 , 该系统支持通过脑电图和经颅电刺激进行神经调节的精神状态监测 。 所提出的架构包括一个自配置的独立组件分析 , 纯粹在硬件中实现 , 以低功耗分离源 。 基于预先定义的标准 , 该系统可以被认为是文献中成功实施的嵌入式脑机接口系统的一个很好的例子 , 因为它考虑了主体间的可变性 , 以低功率运行 , 总时间减少了百分之三十四与没有流水线结构的时候相比 。


然而 , 建议的架构错过了在线验证以检查其有效性并测量真实的分类准确性 。 郭凯等人设计了一个低成本的基于现场可编程门阵列的稳态视觉诱发电位多媒体控制系统 。 建议的系统包括一个刺激面板 , 以唤起受试者的稳态视觉诱发电位信号 。 一些现有的研究工作只关注信号处理链的一个块的实现 。 一些研究只关注非常常用的脑机接口算法的实现 。

例如 , 普朗博等人实现了空间滤波算法 , 独立组件分析技术以其巨大的耗时而著称 。 哈森等人在相关资料中提出了一种使用用于脑机接口机器的采样率转换系统的芯片设计 。 所提出的芯片仅允许人们从脑电图信号中去除伪影 , 而无需执行任何特征提取和分类算法 。 现有的嵌入式脑机接口系统是按照软件架构、硬件架构和软硬件架构三种方案来实现的 。

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