針對(duì)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的時(shí)間差異性,騰訊天衍實(shí)驗(yàn)室提出基于動(dòng)態(tài)域自適應(yīng)的深度腦電解碼模型

研究運(yùn)動(dòng)想象算法的騰訊天衍實(shí)驗(yàn)室高級(jí)研究員柳露艷介紹,針對(duì)腦電信號(hào)數(shù)據(jù)差異大,且數(shù)據(jù)集樣本量少,而導(dǎo)致訓(xùn)練困難及訓(xùn)練模型泛化性能差等問題,騰訊天衍實(shí)驗(yàn)室提出了一種創(chuàng)新的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)分類方法。該方法首先通過將同類樣本的時(shí)頻圖進(jìn)行疊加的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,這樣在保證擴(kuò)充數(shù)據(jù)多樣性的同時(shí),又保持了原始數(shù)據(jù)時(shí)頻特性,同時(shí)還增加了模型在不同受試者或者同一受試者不同時(shí)間點(diǎn)腦電信號(hào)上的泛化性能; 其次使用了基于GAN的領(lǐng)域自適應(yīng)算法進(jìn)一步加強(qiáng)了模型在不同腦電信號(hào)上的泛化性能。使用該算法訓(xùn)練的輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network ,CNN)模型,具有更強(qiáng)的魯棒性和泛化性能。

小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)化解訓(xùn)練樣本缺乏難題                                                         

在技術(shù)算法直接應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)時(shí),大多數(shù)情況下無法獲得理想結(jié)果。因?yàn)閷?shí)際數(shù)據(jù)往往分布的很不均勻,且存在訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏、算法跨中心泛化能力差、算法準(zhǔn)確度要求高等問題,尤其在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)尼t(yī)療場(chǎng)景實(shí)際應(yīng)用中,這些問題則成了技術(shù)精進(jìn)的“攔路虎”。

柳露艷還介紹,騰訊天衍實(shí)驗(yàn)室運(yùn)動(dòng)想象團(tuán)隊(duì)基于其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的長期技術(shù)積淀和創(chuàng)新探索,針對(duì)以上行業(yè)性問題提出了解決方案,即采用小樣本、領(lǐng)域自適應(yīng)、元學(xué)習(xí)等技術(shù)解決訓(xùn)練樣本缺乏、數(shù)據(jù)分布差異大等普遍存在的難題,從小樣本數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)出魯棒的、高精度的腦電信號(hào)分類模型,不僅有助于提升運(yùn)動(dòng)想象下的腦-機(jī)接口系統(tǒng)的精度和泛化性,而且為腦機(jī)接口技術(shù)的應(yīng)用奠定良好的技術(shù)基礎(chǔ)。

運(yùn)動(dòng)想象算法應(yīng)用場(chǎng)景廣泛

運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)在醫(yī)療場(chǎng)景中的應(yīng)用是非常廣泛的,如對(duì)于感覺運(yùn)動(dòng)皮層相關(guān)部位受損的中風(fēng)病人,腦機(jī)接口可以從受損的皮層區(qū)采集信號(hào),然后刺激肌肉或控制矯形器,改善手臂運(yùn)動(dòng)。因癲癇病人的大腦會(huì)出現(xiàn)某個(gè)區(qū)域的神經(jīng)元異常放電,而通過腦機(jī)接口技術(shù)檢測(cè)到神經(jīng)元異常放電后,可以對(duì)大腦進(jìn)行相應(yīng)的電刺激,從而減少癲癇發(fā)作。

同時(shí),運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口在針對(duì)自閉癥兒童的康復(fù)訓(xùn)練中也承擔(dān)著重要的角色。與正常兒童相比,自閉癥兒童在觀看他人運(yùn)動(dòng)情景時(shí)模仿動(dòng)機(jī)弱,相應(yīng)的感覺運(yùn)動(dòng)皮層激活程度較低。通過讓這些兒童參與基于自身感覺運(yùn)動(dòng)皮層激活程度強(qiáng)弱實(shí)時(shí)反饋的游戲項(xiàng)目,可以提升他們對(duì)感覺運(yùn)動(dòng)皮層激活程度的自我控制能力,從而改善自閉癥的癥狀。

騰訊天衍實(shí)驗(yàn)室提出的運(yùn)動(dòng)想象創(chuàng)新算法,有望從準(zhǔn)確性、效率、實(shí)用性、創(chuàng)新性、技術(shù)性等多維度提高腦-技接口技術(shù)在助殘康復(fù)等多領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)發(fā)展,為突破當(dāng)前人類與機(jī)器、人類與環(huán)境的交互技術(shù)中存在的難題提供了一個(gè)可行的解決方案。這項(xiàng)算法可以通過嵌入到不同的硬件系統(tǒng)或者軟件系統(tǒng),為受試者實(shí)現(xiàn)意念傳輸和控制。比如,它和外骨骼機(jī)器人結(jié)合的BCI系統(tǒng),可用于偏癱、腦卒中患者運(yùn)動(dòng)功能的主動(dòng)式康復(fù);和電動(dòng)輪椅結(jié)合的BCI系統(tǒng),有望幫助肢體行動(dòng)不便的人群自由活動(dòng)出行等等。希望在不久的將來,可以看到這項(xiàng)技術(shù)幫助越來越多的殘障人士突破肉體和工具的局限。

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zhangnn

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