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1、项目编号：创新训练项目立项申请书项目名称基于SSVEP脑机接口的自然交互式光标定位及文字输入控制工具研发项目执行时间一年项目团队人数3人项目负责人姓名学号院系班级信电学院电气141班手机电子邮箱项目成员1姓名学号院系班级信电学院电气141班项目成员2姓名学号院系班级信电学院电气141班导师情况姓名职务职称讲师电话电子邮箱填表日期2015年11月27日项目简介（100字以内） 旨在基于脑机接口研发一套工具，实现对计算机光标、文字输入的控制，实现人机自然交互。工具包含脑电采集设备、信号分析转换、光标定位及文字输入控制等功能。将通过研究对工具准确率、响应时间等参数进行优化。一、申请理由1、 自身的知
2、识条件、特长、兴趣。本团队成员均来自于信电学院电气141班队长：获学习优秀二等奖学金，学习能力强，于程序设计方面有一定基础。参加过数学建模竞赛及其培训，有处理实验数据的经验。曾经在面向对象的程序设计课程中担任项目组长，有组织能力。队员1：高中曾获数学竞赛市级二等奖，生物竞赛市级一等奖，思维活跃，善于应用语言文字编写文书，发现和提出问题，并且热爱编程，学习能力较强，乐观进取。 队员2：获学习优秀三等奖学金，英语基础较好，已通过国家英语六级考试，可以较高效率阅读英文文献，对于C，C+都有较好基础，并自学了C#，有一定的探索精神，所写文章曾获“海淀区科技创新大赛”三等奖及“海尔科技奖”三等奖二、已有
3、的知识基础已经学习大学计算机基础、C语言程序设计、C+程序设计、Qt程序开发等必要课程，并通过小学期面向对象编程课程的学习，独立完成小程序的设计开发，为项目实施打下了理论和初步实践基础。从今年8月开始，团队开始接触脑机接口方面的研究工作。1）团队每个成员均切身体会了清华大学组织的脑机接口实验，对本项目的应用前景及技术优势有更深的理解。2）学习掌握了OpenViBE这一脑机接口数据信号处理的成熟工具，通过对该工具源代码的分析，加强了C+编程的技能，能够实现基于该工具的二次开发。3）学习掌握了脑机接口设备驱动的编写，能够实现设备与信号处理工具的连接。4）学习掌握了C#等编程语言及Visual St
4、udio程序开发工具，为研发基于脑机接口桌面软件提供了必要准备。这个项目的展开，不仅得到了信电学院老师的指导，还得到了清华大学心理系老师的指导。清华大学心理系在脑机接口研究方面居于国际领先地位，他们的指导保障了团队成员能够获取最先进的相关知识和技能培训。对硬件设备的了解和二次开发能力及软件编程能力，是电气专业学生必备技能，我们想通过这次项目实践，提高这些技能，为以后的学习工作奠定基础。综上所述，我们团队有较强的学习能力，较好的专业基础，对所开展的创新项目有自己独特的想法，并有初步的实践，我们相信在我们的努力下，在信电学院老师和清华心理系老师的指导下，我们一定能圆满完成项目。二、立项背景背景情况
5、：1995年12月8日，法国Elle杂志主编Jean-Dominique Bauby因意外严重创伤而导致闭锁综合症（locked-in syndrome）。他几乎完全瘫痪，虽然思维健全，但全身只有左眼皮可以眨动。在医院，他最害怕护士不关电视就离开，因为他没有办法更换电视频道或关电视。即使护士在他身边，他的很多请求仍然没能被人注意到或理解。为了表达出处于闭锁状态的生命感受，他利用眨眼这唯一的动作，艰难地完成了思维的表达。书写人不停地念字母，当他听到他需要的字母，便眨一下眼皮，就这样以及其繁复的方式写下了几万字的著作潜水钟和蝴蝶。该书的出版引起了极大的震动，唤起了人们对与 Dauby 有相似处境的
6、人的理解和同情，也让社会开始反思如何给瘫痪、残疾病人以更好的关怀。近年来随着脑科学、计算机科学、信号处理技术的飞速发展以及残疾患者需求意识的不断提高，一项被称为脑机接口(Brain Computer Interface，BCI)的技术正在逐步使得人类利用脑电信号同计算机或其它装置进行通讯成为可能。有别于传统的人机交互方式，脑机接口技术通过大脑与外界的直接通道，实现人脑与外界进行信息交互，不需要再由外周神经和肌肉组成的输出通道参与，从而为思维正常但有严重运动功能障碍的人提供一种与外界环境进行交流和控制的途径。其中，稳态视觉诱发电位（SSVEP）是当视觉神经受到一个固定频率的视觉刺激的时，人的大脑
7、视觉皮层会产生一个连续的与刺激频率有关（刺激频率的基频或倍频处）的响应；基于SSVEP的脑机接口具有高分类准确率和高信息传输率的性能及较高的识别性能, 可满足残疾人进行表达的需求。清华大学高上凯课题组研究的基于SSVEP脑机接口系统已经能够帮助脊髓损伤患者完成家居环境的操作，为残疾人士的生活带来许多便利。此外，基于人机自然交互的脑机接口对于普通用户也有非常重要的意义。自然人机交互是强调以人为中心的交互方式。它注重人和计算机以人和人的自然交流的方式进行无障碍的交互如：语音交互，体态语言交互，其他姿态语言交互等。计算机的控制技术从二进制编码操作到命令行操作（Dos系统，早期的Linux系统）到图形
8、用户界面交互（windows95等）再到基于网络用户界面的交互方式（搜索引擎，多媒体动画，聊天工具等）。从计算机控制发展历程中及目前的研究趋势中，可以看出自然交互是未来计算机控制技术发展的重要方向。自然人机交互的发展能使人和计算机的交流变得更加自然通畅，能让人们非常方便的使用计算机。本项目旨在基于SSVEP的脑机接口研发一套工具，实现对计算机光标、文字输入的控制，实现人机自然交互。本项目的成果既可以造福于残障人士，满足其基本的电脑控制及语言表达需求；也可以作为软件的插件，提升普通用户的用户体验1-3。国内外研究现状： 脑机接口技术是现今脑科学、计算机工程、生物医学工程及人机自动控制研究领域的一
9、个研究热点，从1999年开始，连续多次脑机接口国际会议被举办。随着国内外研究团队的不断壮大，一些有关脑机接口技术的研究成果相继被提出来。在国外关于脑机接口技术的研究较为突出，例如，美国的 Wadsworth中心、乔治亚州立大学脑实验室和加拿大NSF、伊利若斯大学，在节律、视觉诱发电位和P300电位等研究方向上都有较大进展。在国内有一些高校研究视觉诱发电位、运动想象、P300 电位等方向，以清华大学高上凯课题组为代表，取得了良好的研究成果。脑机接口技术已经初步得到了应用，如美国Wadsworth 中心搭建的节律调节脑机接口系统帮助脊髓损伤患者成功实现了二维光标运动控制；清华大学高上凯课题组研究的
10、基于SSVEP脑机接口系统能够帮助脊髓损伤患者操作家居环境4,5。 另外，在人机自然交互方面，虽然我国在这些方面起步较晚，但其技术近年来已引起国家有关部门和科学家们的高度重视，在973、S-863、十五计划及未来的十一五计划均将其列为主要研究课题12。目前关于人机自然交互的研究还主要集中在感觉通道输入和动作通道输入（如语音、手写、姿势、视线、表情等）以并行、非精确的方式与(可见或不可见的)计算机环境进行交互。如美国主要电信运营商Sprint的PCS部门为客户开通了语音驱动系统8,9，提供客户服务、语音拨号、查号和更改地址等业务；美国宇航局(NASA)的Ames实验室研制了一套数据手套工程化系统
11、研究人的体态识别，实现了在约翰逊空间中心完成空间站操纵的实时仿真11,13；日本京都的先进电子通信研究所(ATR)开发了一套系统，它能够用图像处理的方法来识别手势和面部表情，并把它们作为系统的输入操纵系统运行11,14。但将脑机接口技术应用于自然人机交互的研究还较少，其应用前景却十分可观。光标控制方面，清华大学程明、高上凯设计了基于SSVEP的光标控制系统，屏幕上代表不同方向的四个方块以不同频率（6-9Hz）闪烁，用快速傅立叶变换（FFT）进行频谱分析，在线处理 SSVEP，通过比较诱发电位信号频谱峰值，可以判别出受试者眼睛注视的方块，从而控制光标移动15。该方法具有准确率高的特点，不过与用户
12、的操作习惯有较大的区别，不利于提升用户的体验。文字输入方面，韩国的Hwang等完成了基于SSVEP脑机接口的外接键盘式字符拼写系统16，该系统可以实现在线字符拼写，平均每分钟输出9.39个字符。具有输入较快的优点。但其实现需要外接设备，可能给残障人士带来新的困扰。参考文献：1 程光辉. 脑机接口视觉刺激器实现技术的研究D.重庆大学,2006.2 Denby B, chultz T, Honda K, et al. Silent speech interfacesJ. Speech Communication, 2010, 52(4): 270-287.3 Wolpaw J R, Birbaum
13、er N, Heetderks W J,et al. Brain-computer interface technology: a review of the first international meeting J. IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering, 2000, 8(2):164-173. 4 邹霞. 基于SSVEP的脑机接口系统设计与研究D.南昌大学,2014.5 何庆华. 基于视觉诱发电位的脑机接口实验研究D.重庆大学,2003.6 黄超. 自然人机交互相关技术研究与系统实现D.上海交通大学,2010.7 Wolpaw J
14、 R, Mc Farland D J. Control of a two-dimensional movement signal by a noninvasive brain-computer interface in humansJ.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2004, 101(51): 17849-17854.8姚文冰,姚天任.稳健语音识别技术发展现状及展望.信号处理2001年第17期.pp.484-4849高新涛,陈乖丽.语音识别技术的发展现状及应用前景
15、.甘肃科技纵横2007年第36卷第04期.pp.13-1310软博会.第十二届中国国际软件博览会.http:/ 刘伟.人机工程技术研究的现状及发展趋势.海淀走读大学学报.2003年第四卷.pp.1-413 吴迪,黄文骞.虚拟现实技术的发展过程及研究现状.海洋测绘.2002年第22期.pp.15-1714 李志文,韩晓玲.虚拟现实技术研究现状及未来发展.信息技术与信息化.pp.94-9615 Cheng Ming Gao Shangkai. An EEG-based cursor control system. Proceedings of the first joint BMES/EMBS conference. Atlanta, GA, USA: IEE
