基于視覺誘發(fā)電位的腦機接口系統(tǒng)

1、蘇州大學本科生畢業(yè)設(shè)計（論文）目錄摘要1第一章 緒論3第二章 視覺誘發(fā)電位的選擇與制作4第2.1節(jié) 視覺誘發(fā)電位4第2.2節(jié) 運動起始視覺誘發(fā)電位的原理與優(yōu)點4第2.3節(jié) 視覺刺激的制作5第三章 E-prime軟件呈現(xiàn)視覺刺激7第3.1節(jié) E-prime軟件簡介7第3.2節(jié) E-prime軟件的作用7第3.3節(jié) E-prime程序設(shè)計及呈現(xiàn)結(jié)果8第四章 實驗過程11第4.1節(jié) 對大腦各個分區(qū)功能的了解11第4.2節(jié) 腦電的電極位置和使用12第4.3節(jié) 測試對象及實驗環(huán)境14第4.4節(jié) 數(shù)據(jù)采集15第五章 數(shù)據(jù)處理與分析16第5.1節(jié) 數(shù)據(jù)處理16第5.2節(jié) ERP波形定性分析20第5.3節(jié) N

2、2峰值的定量分析25第六章 討論與總結(jié)26參考文獻27致謝29摘要 腦機接口是近年來剛剛發(fā)展起來的一種新的人機交互方式，它可以幫助人們不依賴正常的神經(jīng)通路，來進行特定的實踐活動。雖然已有幾十年的歷史，腦機接口技術(shù)目前仍處于發(fā)展階段?，F(xiàn)有的腦機接口技術(shù)存在通訊速度低，實現(xiàn)效果不穩(wěn)定等缺點。本論文主要研究一種新型的基于運動起始視覺誘發(fā)電位(motion onset VEP)的腦機接口。人的視覺在短時間內(nèi)被某個運動的東西刺激后腦電會有反應，本文通過對腦電數(shù)據(jù)的處理判斷出測試者觀察的目標，探索基于運動起始視覺誘發(fā)電位實現(xiàn)腦機接口的可行性。關(guān)鍵詞：腦機接口；運動起始視覺誘發(fā)電位；腦電信號Abstract

3、 Brain-computer interface is a way of human-computer interaction which has been newly developed. It can help people practice without depending on the neural pathway in normal. At present, the brain computer interface technology is in the processing stage of development. Nowadays Brain-computer inter

4、face devices performs low communication speed, and some other disadvantages such as instability.This report is mainly for a new type of brain-computer interface which is based on motion onset visual evoked potential. There will be evoked EEG activity if a human subject is visually stimulated by a mo

5、ving target. , Through data processing of such evoked EEG activity, one can determine the target of observation. This report explores the feasibility of a brain computer interface based on motion onset visual evoked potentials .Keywords: BCI; MVEP; EEG第1章 緒論 腦機接口是腦-計算機接口(Brain-Computer Interface, BC

6、I)的簡稱。是近些年來興起的一種全新的人機接口。腦機接口是靠人腦與電子設(shè)備基于腦電信號建立起來的，實現(xiàn)人與外界信息交流和控制的全新通信系統(tǒng)。腦機接口的實現(xiàn)不依賴于外圍神經(jīng)和肌肉組織等大腦的正常輸出通路，而是通過分析腦電波實現(xiàn)人腦與計算機的直接通信。近些年，隨著各個科學領(lǐng)域尤其是信息等領(lǐng)域的快速發(fā)展，腦機接口這項技術(shù)也開始迅速的發(fā)展。由于其用途的廣泛性，一方面可以給正常人帶來樂趣便利，比如可以開發(fā)智能游戲，智能控制等，另一方面可以讓身體行動不方便的人帶來福音，例如可以控制假肢，鼠標等來代替人體部位，可以很大程度上改善他們的生活2。腦機接口的研究地域主要有北美，歐洲和亞洲，其中北美較為發(fā)達，并有三

7、大趨勢：首先，世界各地的研究BCI廣度與研究的幅度在上升；其次，BCI研究正在迅速接近第一代行醫(yī)的水平；此外，BCI研究預計將在商業(yè)競技場非醫(yī)療迅速加快，以及，尤其是在游戲，汽車和機器人，航天軍事等行業(yè)，如宇航員可利用BCI在失重環(huán)境下完成特定的工作。第三，整個BCI研究重點在世界上是不均衡的，有創(chuàng)景氣指數(shù)幾乎完全集中在北美，無創(chuàng)景氣指數(shù)BCI系統(tǒng)在歐洲和亞洲的發(fā)展為主，亞洲還研究機器人系統(tǒng)3。現(xiàn)階段的腦機接口系統(tǒng)有很多種類，如基于人思維任務的BCI，基于外源刺激的BCI，基于生物反饋的BCI等，而本文研究的是基于外源刺激的腦機接口中的基于運動起始視覺誘發(fā)電位的腦機接口系統(tǒng)4。本次畢業(yè)設(shè)計的目

8、的是驗證基于運動起始視覺誘發(fā)電位腦機接口的可行性。論文由以下幾部分組成：第一章緒論，第二章說明視覺誘發(fā)電位的選擇與制作的原因與過程，第三章介紹基于E-prime軟件呈現(xiàn)視覺刺激的過程，第四章介紹實驗的具體過程，第五章介紹基于Analyser軟件對數(shù)據(jù)的處理與分析，第六章給出本文的總結(jié)。 第2章 視覺誘發(fā)電位的選擇與制作第2.1節(jié) 視覺誘發(fā)電位視覺誘發(fā)電位(Visual Evoked Potential,VEP)是大腦枕葉區(qū)域?qū)ν饨绲囊曈X刺激產(chǎn)生的電反應，是代替人的視網(wǎng)膜來接受外界的視覺刺激，并經(jīng)過視覺系統(tǒng)傳輸?shù)秸砣~皮層而使其電位發(fā)生變化。一個視覺誘發(fā)電位是指受試者在被刺激后，大腦會呈現(xiàn)一個關(guān)于

9、視覺刺激的電位。VEP有幾種主要的類型，第一種穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（SSVEP）通過激勵所產(chǎn)生的誘發(fā)電并利用視覺刺激在特定頻率對視網(wǎng)膜進行調(diào)制，其刺激通常是由形成交替的棋盤圖案構(gòu)成5，并在一定時間內(nèi)閃爍圖案來形成刺激。另一種類型的視覺誘發(fā)電位使用的應用是引起的P300的潛力，P300的事件相關(guān)電位（ERP)是一個發(fā)生在目標刺激出現(xiàn)后300毫秒，會在被測者腦信號出現(xiàn)一個明顯的具有正峰值的電位。還有一種是運動起始視覺誘發(fā)電位（MVEP)。本文主要研究MVEP，還有其他一些類型的VEP就不一一列舉了5,6,7。第2.2節(jié) 運動起止視覺誘發(fā)電位的原理與優(yōu)點 運動起始視覺誘發(fā)電位（Motion onset

10、Visual Evoked Potential，MVEP）的原理是在屏幕上快速運動的物體會讓大腦在刺激后一定時間（100-300ms）產(chǎn)生一個與視覺運動相關(guān)的誘發(fā)電位。利用這個視覺誘發(fā)電位的最大振幅和最小振幅間可變性使其可應用于腦機接口（BCI）中。有證據(jù)表明，運動知覺是在實施可以從被跟蹤的視覺運動處理通路大細胞輸入到V1高達MT / MST和相關(guān)領(lǐng)域皮質(zhì)，視覺誘發(fā)電位的振幅調(diào)制組件也已經(jīng)開始被深入研究8。 MVEP的特點是有三個主要的峰：P1，N2和P2。負N2峰，具有160-300ms潛伏期，是運動特有的優(yōu)勢，并從紋外顳枕部和準頂葉皮層區(qū)產(chǎn)生。正P2峰值有約240毫秒的等待時間，并增加了與

11、更復雜的視覺刺激。這些明確和穩(wěn)健的時空特性使MVEP在一個BCI系統(tǒng)中編碼和解碼腦電圖成分信息變的更加容易7,8。由于運動起始視覺誘發(fā)電位(MVEP)比上述視覺誘發(fā)電位的類型（P300、SSVEP）允許有更多途徑的外界視覺刺激，并且雖然SSVEP也有其優(yōu)點但純粹的SSVEP已沒有多少東西可讓本科生來做，所以在本文中，選擇MVEP這種新穎的模式。 再者MVEP中的N2是大腦應對刺激最為顯著的目標特征。然后進行離線分析，這樣會提高確定目標檢測的精度9。第2.3節(jié) 視覺刺激的制作 要研究MVEP需要制作一個視覺刺激，并且為了更好與BCI聯(lián)系,這個刺激需要呈現(xiàn)在屏幕的5個不同位置，其目的是要能測得被試

12、者具體觀看的是哪個位置的刺激。在制作視覺刺激前需要編譯一段可控制的動畫或視頻，為的是產(chǎn)生運動的刺激源。本次設(shè)計選擇用matlab編程，具體的程序如下：clc;clear;fig=figure;aviobj=avifile('example.avi');n=2;x=0:pi/n:4*pi;y=x.0.001;k=0;for t=0:pi/n:4*pik=k+1;x(k)=t;y(k)=t.0.001;H=plot(x,y,'w.',x(k),y(k),'>r','LineWidth',15); axis(0 7 0.9 1.1

13、); MOV=getframe(fig);aviobj=addframe(aviobj,MOV);endclose(fig)aviobj=close(aviobj)程序產(chǎn)生的視頻為一個從左向右運動的紅色三角如圖2.1 。圖2.1 matlab生成的視頻由于這只是一次一個位置的運動，不符合與BCI聯(lián)系的要求并且只能進行一次也不便于分析，所以選擇用E-prime軟件來將這個刺激呈現(xiàn)為想要的結(jié)果。第3章 E-prime軟件呈現(xiàn)視覺刺激第3.1節(jié) E-prime軟件簡介E-prime 軟件是世界認可的用于心理、腦神經(jīng)等實驗程序設(shè)計的專業(yè)軟件，它的計時精確度可以達到毫秒級別。E-prime 軟件使用開放

14、式的、面向研究對象的實驗設(shè)計方式，通過設(shè)置研究對象的某些特征完成大部分關(guān)于心理、腦神經(jīng)等的實驗程序，它的好處是不需要編寫大量的繁瑣的程序代碼，讓實驗研究者可以去關(guān)注實驗本身把剩余的精力用于完善和創(chuàng)新，從而為研究者提供了便利。因此，E-prime在很多領(lǐng)域非常受歡迎，也越來越為人們所熟知10。第3.2節(jié) E-prime軟件的作用要實現(xiàn)視覺刺激任務的播放，就要通過E-prime這個軟件平臺，它只是一個應用軟件提供這個平臺，這個平臺就可以通過我們的需求來把各種不同的文字，聲音，圖像，或視頻文件按照一定的邏輯順序呈現(xiàn)出來，因為人的大腦對刺激任務加工反應時間是很快的，而在E-prime實驗設(shè)計中時間精確

15、率可以達到1ms，并且能把呈現(xiàn)的刺激給電腦回饋一個mark以便分析，所以用這個軟件來呈現(xiàn)刺激是合理的。下圖（3.1）是E-prime軟件的界面圖3.1 E-prime軟件界面第3.3節(jié) E-prime程序設(shè)計及呈現(xiàn)結(jié)果這個軟件的實驗設(shè)計理念就是把整個實驗分解成一系列的對象，通過設(shè)置對象的相關(guān)特性來控制實驗，以達到實驗目的。本文所研究的視覺誘發(fā)電位主要需要視頻文件來呈現(xiàn)，具體的步驟如下：第一步，構(gòu)思并畫出具體的實驗流程圖，如圖3.2所示。圖3.2 設(shè)計的實驗流圖 第二步，創(chuàng)建一個新的目錄，用于儲存和實驗相關(guān)的文件。 第三步，在SessionProc中創(chuàng)建指示語（在圖3.2中就是TexDispla

16、y1），主要說明測試實驗的方法和規(guī)定。第四步，用List Object生成核心的實驗過程。這一步是實驗設(shè)計的核心，也是控制實驗最后呈現(xiàn)效果的指揮中心，具體內(nèi)容見圖3.3所示。圖3.4 List 的設(shè)置 在List1控件中，設(shè)置了5個不同位置（左，右，中，上，下，對應code一列中的1,2,3,4,5在后面的分析中對應S1，S2，S3，S4，S5）并且使需要呈現(xiàn)的刺激隨機出現(xiàn)在某個位置，當5個位置都出現(xiàn)過時一個循環(huán)結(jié)束,為了更好的分析結(jié)果及判斷位置對它們做了標記(code一列)并使其總共循環(huán)150次。第五步，在List Object中輸入刺激源材料（圖3.2中movedisply2），由于此軟件

17、識別的視頻格式比較小，所以我把在matlab中生成的avi文件轉(zhuǎn)成mpg格式并裁剪成最理想的結(jié)果。第六步，在流程圖（圖3.2中Inline3，Inline2）中寫入與電腦接連的接口設(shè)置以及向電腦能傳出標記的mark的語句。具體語句如下：writeport &HD020,0 MovieDisplay2.OnsetSignalEnabled=True MovieDisplay2.OnsetSignalPort=&HD020 MovieDisplay2.OnsetSignalData=c.GetAttrib("code") 幾行語句的作用是，把端口清零（因為要傳輸

18、的腦電信號是高電平觸發(fā)，清零是為了消除端口高電平干擾），并且把code一列的數(shù)值傳輸mark個電腦。第七步，調(diào)試和修改程序直至符合實驗要求。第八步，在沒有問題后，運行實驗。運行結(jié)果如圖3.5：圖3.5 運行結(jié)果 在電腦屏幕上，從左向右直線運動紅色三角會隨機出現(xiàn)在5不同位置（在做實驗時每個位置在電腦屏幕上的間距比較大，）的其中一個，待5個位置都出現(xiàn)過后（一次只出現(xiàn)在一個位置）一個循環(huán)結(jié)束后進入下個循環(huán)，做2次實驗，每次循環(huán)50遍，總共100遍。第4章 實驗過程第4.1節(jié) 對大腦各個分區(qū)功能的了解 基于運動起始視覺誘發(fā)電位的腦機接口，主要是在運動的物體刺激眼部后，大腦產(chǎn)生相應的腦電信號，然后通過采

19、集、處理。分析信號數(shù)據(jù)，判斷出相應的命令，再給對應的設(shè)備發(fā)送指令11。因此，首先需要對人大腦的每個分區(qū)的功能有一些了解，確定視覺相關(guān)的具體位置，以便在使用腦電儀器時獲取有效的信號。如圖4.1所示。圖4.1 大腦皮質(zhì)的功能分區(qū) 本次實驗做的是基于運動起始的視覺刺激的腦機接口，所以需要采集的信號由圖4.1知，枕葉區(qū)是大腦的視覺區(qū)，這一部分接受光以及物體運動刺激作用下由眼產(chǎn)生的神經(jīng)沖動，即視覺信號12。因此在實驗階段要采集的數(shù)據(jù)就是位于這一部分的電極（反應在腦電電極上就是O1，O2，Oz)。第4.2節(jié) 腦電的電極位置和使用 本次實驗采用Brain Products公司的64通道電極帽，各個電極的位置

20、如圖4.2所示。由對大腦分區(qū)知，視覺誘發(fā)電位主要分布在后腦的枕葉，所以只需要測量Oz，O1，O2三個最明顯的電極，其中因為這三個波在處理后波形數(shù)據(jù)相似，并且Oz處于最中央所以O(shè)z是三個中最為準確的電極，所以必須保證Oz采集的準確性。另外，接地電極GND和參考電極REF也需要測量,為方便數(shù)據(jù)處理，其余電極由于與視覺無關(guān)所以在實驗中均留空不做處理，無需涂抹電膠。 為了減少腦電電極和大腦皮層之間的阻抗，要在大腦和電極之間涂導電膠，將其阻抗降到允許的范圍內(nèi)，如圖4.3，導電膠涂得好與差，會直接影響采集的信號的信噪比，所以需要仔細涂抹13。圖4.2電極分布，紅色為地極，參考和枕葉區(qū)圖4.3導電膠 涂膠之

21、前各個電極如圖4.4所示。圖4.4 涂導電膠之前各個電極的情況 涂完膠電極的效果如圖4.5所示。圖4.4 涂膠后電極接通情況，綠色為導通良好 由于電極帽或測試者頭型等的外部因素，O1電極沒有處于導通，不過這不影響實驗，因為O1，O2，Oz這三個電極采集的在處理后波形數(shù)據(jù)相似，而Oz在最中央所以O(shè)z是三個中最為準確，因此分析時只分析Oz即可，O2作為對比數(shù)據(jù)。第4.3節(jié) 測試對象及實驗環(huán)境 在實驗中，被試對象是22歲的男性，視力在4.8以上。測試者在封閉實驗室中測試已消除外界干擾（走動的人，聲音等）。如圖4.6，一次完整刺激為3秒，重復100次，中間休息一次（1分鐘）。圖4.6 測試者第4.4節(jié)

22、 數(shù)據(jù)采集腦電數(shù)據(jù)的采集根據(jù)Brain Products公司的設(shè)備組成，主要儀器有一個直流電源（用來給放大器供電），兩臺腦電信號放大器（每臺有32個通道）、USB Adapter（把放大器輸出的光纖信號轉(zhuǎn)換為電信號，然后通過USB接口輸入并記錄到主機，同時記錄并口脈沖標號）、Recorder軟件14（腦電數(shù)據(jù)記錄的軟件）等。如圖4.7所示。圖4.7腦電采集所用的實物圖使用 Recorder 軟件進行數(shù)據(jù)記錄采集過程如圖4.8所示。圖4.8 采集數(shù)據(jù)過程 這是采集的O2，Oz的腦電信號，它會標記上mark使得分析數(shù)據(jù)時更加方便。可以看出Oz比O2的波形受干擾較小。第5章 數(shù)據(jù)處理與分析第5.1節(jié)

23、 數(shù)據(jù)處理 本次實驗的分析需要提取ERP波形（事件相關(guān)電位，英文為Event-Related Potentials），它的具體意義是，當外界有某種特定的刺激作用于腦或感覺系統(tǒng)的某一部位（實驗中是視覺刺激）時，在相應的腦區(qū)會引起電位變化。之所以提取ERP波是因為活著的人腦總會不斷放電（腦電），但其成分太復雜并且不是很規(guī)則。一般的自發(fā)腦電處于0到100微伏之間，而刺激引起的波形本身會淹沒在腦電信號中，通常觀察不到，所以需要提取，而Aanalyser軟件正是針對此波形的提取15。 將采集到的原始數(shù)據(jù)在Analyser軟件中打開如圖5.1所示。 圖5.1 原始的腦電數(shù)據(jù) 然后把原始的腦電數(shù)據(jù)進行分段，

24、對應于E-Prime刺激序列的腦電數(shù)據(jù)如下面圖5.2：（a） S1處理前的腦電數(shù)據(jù) （b) S2處理前的腦電數(shù)據(jù)(c) S3處理前的腦電數(shù)據(jù)(d) S4處理前的腦電數(shù)據(jù)(e) S5處理前的腦電數(shù)據(jù)圖5.2為了提取理想的ERP波形首先我們需要對不同的mark進行分段分段如圖組5-1，接著在Analyser軟件中對其濾波濾到35HZ，因為人的自發(fā)腦電一般在30HZ到40HZ以內(nèi)，然后進行去基線（指檢測器在沒有進行采集取樣時信號隨時間的變化而變化的曲線，一般是噪聲隨時間變化而變化的曲線）處理，最后將相同的mark進行疊加處理再基線矯正（確定0時刻時的電位值），使最后得到的效果更加準確清楚，最后處理得

25、到ERP波形如圖組5-2（在定性分析中列出）15。接下來把處理后得到每段的ERP波形進行定量定性分析。第5.2節(jié) ERP波形定性分析由于當被試注視運動目標時會產(chǎn)生相應的誘發(fā)電位，這個電位的ERP波形是固定的，但被背景噪聲污染。所以分析的目的就是從噪聲中檢測這個誘發(fā)電位的有無。有這個誘發(fā)電位的出現(xiàn)，表明被試者在注視五個位置上呈現(xiàn)的運動目標其中的一個，具體到是哪一個，因為這五個運動目標不是同時呈現(xiàn)而是每個時刻只出現(xiàn)一個，這就要從誘發(fā)電位出現(xiàn)的時間mark來確定，因此需要分析測試者在觀看時5個位置的差異，其中相比于其他4個位置有明顯差異（誘發(fā)電位的產(chǎn)生所引起的）的為測試者觀看的位置。而事件相關(guān)腦電（

26、ERP)有兩個重要的特征:潛伏期恒定，波形恒定。所以首先進行波形定性分析，由于Oz比較準確并且噪聲小，為方便觀察與比較選擇Oz來比較,從S1-S5（對應的位置順序為左，右，中，上，下）的順序開始分析，它們Oz的ERP波形如下圖5.3所示（橫坐標的單位是ms，縱坐標的單位是v）17。(a) S1的ERP波形(b) S2的ERP波形 (c) S3的ERP波形（為了看它的趨勢把時間軸延長了500ms）(d) S4的ERP波形 (e) S5的ERP波形圖5.3 從這五個波形中可以看出差異，但為了更加明顯趨勢變化和幅值差異以及觀察刺激引起的誘發(fā)電位，需要對這5個波形進行低通濾波（在Analyser軟件中

27、操作），得到如下的圖5.4。(a) S1低通濾波后的波形 (b) S2低通濾波后的波形 (c) S3低通濾波后的波形 (d) S4低通濾波后的波形 (e) S5低通濾波后的波形圖5.4從這兩組圖中可以觀察到明顯的差異和誘發(fā)電位變化，在定性上可以分析出測試者觀看的是中間位置(S3）。第5.3節(jié) N2峰值的定量分析 接下來進行定量分析，由于前面提到MVEP的N2是大腦應對刺激最為顯著的目標特征，所以這次主要以N2來定量分析，從S1到S5的N2數(shù)據(jù)如下表5.1 S1到S5 ，N2的潛伏期和對應電壓值位置S1(左）S2(右） S3(中）S4(上）S5(下）潛伏期（ms）272.60001296.399

28、99287.10001281.79999275.20001電壓（V）-0.902363-5.25808310.118917-4.014595-6.386118 從表中可以明顯看出S3的N2和其他四個位置的差異，從而再次確定測試者觀看的是中間位置。為了檢測準確性去除偶然性，又做了多次實驗，在測試者隨機以同樣的實驗方式看其他位置時也可以準確的判斷出他看的位置，判斷方法與次相同。第6章 討論與總結(jié) 在本次實驗中，我們發(fā)現(xiàn)如果視覺刺激的時間越短（200ms-300ms）對于刺激的產(chǎn)生的N2峰更為明顯，因為刺激的時間正好與N2的潛伏期相互時間抵消，并且低亮度和移動的低對比度這些參數(shù)也能影響到BCI的性能

29、系統(tǒng)。為實現(xiàn)更高的信息速率，刺激與刺激間的間隔可設(shè)置小于200毫秒，因為兩個連續(xù)的運動刺激可以重疊不會阻礙誘發(fā)電位的檢測。當然為提高信噪比可以做更多的實驗進行疊加平均，由于外界的因素實驗次數(shù)沒有達到預期的次數(shù)，不過對最后的實驗結(jié)果影響不大?？傊?，運動起始的視覺誘發(fā)電位（MVEP）在我們的分析下得出N2等主要峰值有明顯的變化，這表明這個MVEP用于BCI系統(tǒng)是可行的。 經(jīng)過目前我們的初步實驗結(jié)果能看出，本文設(shè)計運動起始視覺誘發(fā)通過呈現(xiàn)刺激，測試和處理分析可以確定測試者所觀看的具體位置，本次實驗設(shè)計的側(cè)重點是驗證基于運動起始視覺刺激誘發(fā)電位的腦機接口的可行性，如今已達到實驗設(shè)計目的，并且為深入做出

30、腦機接口的實物和設(shè)計腦機接口奠定了很好的基礎(chǔ)和理論依據(jù)。例如接下來做鼠標控制，由于在屏幕上五個不同位置顯示隨機運動的圖像，這五個位置就想當于編碼五個命令（選項），可以用這五個位置控制鼠標上下左右四個方向的移動及點擊，實現(xiàn)這個目的之過程中需要被試根據(jù)自己的意愿注視其中的跟鼠標動作相關(guān)的那個位置，我們從測到的腦電信號中判斷被試在注視哪個位置，從而實現(xiàn)相應的控制鼠標的指令，當然也可以做其他的控制。若要再繼續(xù)下去的話在線的BCI系統(tǒng)可以是下一個發(fā)展前景。 參考文獻 1 B. Z. Allison, “Toward Ubiquitous,” in Brain-Computer Interfaces: R

31、evolutionizing Human-Computer Interaction, B. Graimann, B. Z. Allison, and G. Pfurtscheller, Eds., 1st ed. Berlin,Germany: Springer, 2011, pp. 357387. 2N200-speller using motion-onset visual responseBo Hong , Fei Guo, Tao Liu, Xiaorong Gao, Shangkai Gao，Clinical Neurophysiology 120 (2009) 16581666.

32、3International assessment of research and development in brain-computer interfaces,World Technology Evaluation Center, Inc.4800 Roland Avenue Baltimore, Maryland 2121. 4J. R. Wolpaw, N. Birbaumer, D. J. McFarland, G. Pfurtscheller, and T. M. Vaughan, Brain-computer interfaces for communication and c

33、ontrol,Clin. Neurophysiol., vol. 113, no. 2, pp. 767791, 2002. 5M. A. Lebedev and M. A. Nicolelis, “Brain-machine interfaces: past,present and future,” Trends Neurosci., vol. 29, no. 9, pp. 536-546, Sept.2006. 6A Brain Computer Interface Based on Motion-onset VEPs,Fei Guo, Bo Hong * , Xiaorong Gao,

34、Shangkai Gao,30th Annual International IEEE EMBS Conference Vancouver, British Columbia, Canada, August 20-24, 2008. 7Motion-Onset Visual Evoked Potentials for Gaming: A pilot study，David Marshall, Damien Coyle and Shane Wilson，ISSC 2013, LYIT Letterkenny, June 20-21. 8腦機接口視覺刺激器的設(shè)計與實現(xiàn),李宏偉, 趙麗, 邊琰, 張

35、慶祺, 韓冬 ,1001- 3881 ( 2010) 14- 045- 3. 9E. Gopfert, R. Müller, E.M. Simon, “The human motion onset VEP as a function of stimulation area for foveal and peripheral vision,”Documenta Ophthalmologica, vol. 75, pp. 165-173, 1990. 10E-prime 實驗設(shè)計技術(shù)/曾祥炎，陳軍,ISBN 978-7-81135-392-1,2009.10(心里實驗技術(shù)叢書）. 11E

36、motiv | EEG System | Electroencephalography. 2013.Emotiv | EEG System | Electroencephalography.ONLINE Available at: 12 April 2013. 12M. Middendorf, G. McMillan, G. Calhoun, and K. S. Jones,“Brain-computer interfaces based on steady-state visual evokedresponse,” IEEE Trans. Rehabil. Eng., vol. 8, no. 2, pp. 211213, Jun.2000. 13G.