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基于P3电位的目标检测研究

小编:

【摘 要】P3波反映受试者对刺激的接受、处理以及反应等认知过程,不受刺激的物理特性影响,在现实中具有广泛应用场景。本文设计了基于P3电位的目标检测系统,在预处理模块中,采用带约束的ICA、时间滤波和去趋势方法去除噪声、伪迹和基线漂移;在特征提取模块中,利用多维经验模态分解方法提取预处理后的EEG信号特征;最后,在模式分类模块中,训练过的LDA方法来分类从每段EEG中提取出的特征向量。对城市真实场景下的特种车辆的检测进行了实验,分类准确率达到97%。实验采用单次刺激信号提取,大大提高了目标检测的速度,具有实际应用价值。

【关键词】P3电位;目标检测;ERP;单次提取

0 引言

1 P3电位的发展

P3波反映受试者对刺激的接受、处理以及反应等认知过程,是注意、感知、记忆、判断和思维的总和,它不受刺激的物理特性影响,从而决定了它在现实中的广泛应用。

ERP用于测谎是近年来才新发展起来的新法。Rosenfeld[2]等次利用P300进行测谎并获实验上的成功,为测谎开辟了一条新路径。他们让被测者从装有9件物品的盒子中任意取走1件,以所取物品名为靶刺激,另选一些物品名为非靶刺激,随机显示并同步记录ERP,鼓励被测者撒谎,尽量避免被测出,结果发现所取物品名引出的P3波幅最大,从而断定被测者所拿走的物品。张明岛[3]等研究表明,在大部分电极位置上,说谎和诚实状态下诱发出的关联性负变(CNV)波幅显著不同。在国内,杨文俊等以人面照片为刺激进行测谎研究,获得95%~98%的阳性率。

P300可辅助判别某些被试感兴趣的目标,当目标的出现是小概率事件时,可以诱发P300的产生。

1.1 P3的产生条件

在Oddball实验刺激范式中,P300产生的条件如下[4-5]:

1.1.1 反应任务的概率大小

在Oddball任务中,即使不给被试说明依据哪种维度进行分类,低概率事件也会引发一个波幅更大的P300。

只要被试注意识别,即使靶刺激缺失,也可诱发出一个足够显著的P300波峰,表示P300的产生取决于被试的主动注意过程而非物理刺激本身。

1.1.3 刺激的性质

Johnston Miller和Burleson的研究表明在刺激概率和任务保持一致的条件下,积极和消极刺激都比中性刺激能诱发更大P300波幅,这表明P300的出现依赖于被试对刺激性质的判断。

该实验模式是指采用两种或多种不同刺激持续随机交替出现,它们出现的概率显著不同,经常出现的刺激称为大概率(如85%)或标准刺激,偶尔出现的称为小概率(如15%)或偏差刺激。在实验中实验者需要编制实验所需的刺激序列:包括刺激方式、刺激类型、刺激呈现时间、刺激、间隔、刺激总次数、刺激序列的随机出现、刺激概率等。

2 基于P3电位的目标检测系统

基于P3电位的目标检测系统主要由图像采集单元、视觉刺激生成单元、便携式EEG采集单元、信号预处理和特征提取及分类单元等几部分组成,主要软件功能模块组成如图1所示。

图1 基于P3电位的目标检测系统

置于被试头上的电极帽将耦合的EEG信号送入EEG放大器,EEG放大器将EEG信号送入PC计算机。在预处理模块中,带约束的ICA、时间滤波和去趋势方法被用以去除噪声和伪迹,以及去除基线漂移;在特征提取模块中,小波和时频谱分析、相干平均、小波包分解分析、Hilbert-Huang变换、公共张量判别分析和判别张量分解方法被于提取预处理后的EEG信号特征;最后,在模式分类模块中,一个SVM被训练来分类从每段EEG中提取出的特征向量。

实验流程设置:基于Oddball范式,标准刺激为缓慢变化的城市背景图像,偏差刺激为随机出现的特种车辆等图像,刺激过程中每幅图像呈现的时间为600ms。每次图像出现在显示器上时,都会将该图像所对应的EEG信号打一个时间开始标签,在模式识别时,对标签后250ms~350ms的一段数据利用训练好的SVM进行识别。对分类识别出的P300信号,依据时间关系,反推追溯出引起该P300的图像,从而达到对目标检测的功能。

P300成分采用在线单次提取方法获取,原始信号波形图和主要特征如所示,其中红线表示偏差刺激特征图,蓝线表示标准刺激特征图,绿色条表示偏差刺激与标准刺激的t显著性检验量。横坐标为样本点数目,纵坐标为EEG信号的幅度(μV)。

图2 在线实验中各导EEG数据的P300特征图

由图2可以看出,标准刺激和偏差刺激的电位具有明显差异,我们采用传统的LDA方法进行分类,分类准确率达到97%。

3 结论

搭建了基于P3电位的目标检测软硬件系统,并对城市真实场景下的特种车辆的检测进行了实验,分类准确率达到97%。实验采用单次刺激信号提取,大大提高了目标检测的速度,具有实际应用价值。

【参考文献】

[3]张明岛.脑诱发电位学[M].上海:上海科技教育出版社,1996.

[5]胡叶容,成志明.便携式脑电无线采集系统的设计[J].微型机与应用,2015,34(7):36-38.

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