P300電位在特定目標探測中的應(yīng)用

劉學(xué)文， 丁成義， 王 寧， 袁道任， 胡怡芳

(中國電子科技集團公司第二十七研究所，河南 鄭州 450047)

P300電位在特定目標探測中的應(yīng)用

劉學(xué)文， 丁成義， 王 寧， 袁道任， 胡怡芳

(中國電子科技集團公司第二十七研究所，河南 鄭州 450047)

利用多維EMD分解算法，在時域和空域上同時對信號進行多維度的經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?，利用?dǎo)聯(lián)電極之間的關(guān)聯(lián)信息，提高P300信號的提取準確度。在此基礎(chǔ)上，以特定目標探測為應(yīng)用目標設(shè)計了刺激范式，并進行了真實環(huán)境下特定目標的探測。以不同刺激間隔為調(diào)節(jié)參數(shù)，經(jīng)過多輪次試驗，獲得了P300電位的識別準確率與刺激間隔的關(guān)系，該結(jié)論對P300電位在特定目標探測中的應(yīng)用具有實際指導(dǎo)意義。

P300；經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓荒繕颂綔y；腦電波

0 引言

P300即為晚成分的第三個正波P3，由sutton等1965年所發(fā)現(xiàn)。P3波反映受試者對刺激的接受、處理以及反應(yīng)等認知過程，其波幅和潛伏期能客觀地反映受試者的認知能力[1]。

研究者發(fā)現(xiàn)P300成分實際上包括P3a和P3b兩個子成分，其對應(yīng)著不同的神經(jīng)處理過程，其中P3a主要是由于分散事件(與任務(wù)無關(guān)的新異刺激)引起，而P3b主要是由任務(wù)靶刺激所引起，奠定了其在目標探測中應(yīng)用的基礎(chǔ)。

1 P300電位應(yīng)用的理論基礎(chǔ)

在真實復(fù)雜場景刺激下，P300機制包括的激活網(wǎng)絡(luò)(區(qū)域)、網(wǎng)絡(luò)間的作用關(guān)系都可能與標準實驗刺激下的情況存在差別，同時P300的響應(yīng)強度在被試間存在一定的差異，當前對造成這些差異的機制還不清楚，可能會制約相關(guān)P300系統(tǒng)的實際應(yīng)用。在Oddball實驗刺激范式中，P300產(chǎn)生的條件如下[2-3]：

(1)反應(yīng)任務(wù)的概率大小：低概率事件也會引發(fā)一個波幅更大的P300；

(2)被試的注意狀態(tài)：P300的產(chǎn)生取決于被試的主動注意過程而非物理刺激本身；

(3)刺激的性質(zhì)[4]：積極和消極刺激都比中性刺激能誘發(fā)更大P300波幅，這表明P300的出現(xiàn)依賴于被試對刺激性質(zhì)的判斷。

圖1 Oddball范式的刺激序列種類

(4)實驗范式[5]：采用兩種或多種不同刺激持續(xù)隨機交替出現(xiàn)，它們出現(xiàn)的概率顯著不同，經(jīng)常出現(xiàn)的刺激稱為大概率(如85%)或標準刺激，偶爾出現(xiàn)的稱為小概率(如15%)或偏差刺激，見圖1(A)。還有其他的刺激范式序列，如圖1(B)、(C)、(D)所示。在實驗中實驗者需要編制實驗所需的刺激序列：包括刺激方式、刺激類型、刺激呈現(xiàn)時間、刺激、間隔、刺激總次數(shù)、刺激序列的隨機出現(xiàn)、刺激概率等。

波形識別與測量是ERP研究的一個技術(shù)難點?？筛鶕?jù)峰潛伏期、波形及其頭皮分布，參照總平均圖與文獻進行判斷，豐富的經(jīng)驗也是一個重要的因素，常見的處理方法有：波峰測量(包括波幅和峰潛伏期)、平均波幅測量、相減等。

2 P300電位的應(yīng)用

Rosenfeld[6]等利用P300進行測謊，獲得了實驗上的成功，為測謊開辟了一條新路徑。梁健威[7]等基于多域融合與遺傳算法對P300測謊進行了研究。張明島[8]等研究表明，在大部分電極位置上，說謊和誠實狀態(tài)下誘發(fā)出的關(guān)聯(lián)性負變(CNV)波幅顯著不同。

P300電位也可以用來判別某些被試感興趣的特定目標，當目標的出現(xiàn)是小概率事件時，可以誘發(fā)P300的產(chǎn)生。

P300電位在特定目標探測等實際應(yīng)用中具有以下難題需要解決：

P300電位的出現(xiàn)特性一般在300 ms～800 ms，如果考慮到大腦認知加工的參與，時間至少要控制到500 ms以上。為了盡量提高處理速度，P300電位必須發(fā)展單次/少次提取技術(shù)。

而單次刺激誘發(fā)的P300的波幅約2～10 μV，比自發(fā)腦電小得多，淹沒在EEG中，二者構(gòu)成小信號與大噪聲的關(guān)系。P300電位的特征提取是個技術(shù)難點。

3 算法的設(shè)計與實現(xiàn)

EMD已經(jīng)在不同的應(yīng)用場合證明了其具有良好的非平穩(wěn)信號處理能力。已有研究人員將其應(yīng)用于P300的少次提取中[9-10]，并取得了較好的效果?？紤]到本項目針對的刺激場景的復(fù)雜性，其誘發(fā)的P300信號較常規(guī)實驗的更弱，因此還有必要進一步提高P300單次提取技術(shù)的可靠性。

3.1 算法設(shè)計

P300具有較廣的空間分布，在大腦的多個區(qū)域都可以測得相應(yīng)的P300信號。前面已有的研究表明，基于時空的方法能夠較好地利用多個導(dǎo)聯(lián)間的信息從而挖掘感興趣的信號成分。因此本文嘗試利用多維EMD分解技術(shù)，在時空上實現(xiàn)對信號的多個維度的經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓枚鄠€導(dǎo)聯(lián)電極上的關(guān)聯(lián)信息，提高P300信號的估計質(zhì)量。

多維EMD[11]的核心是多維EMD分解，其具體實現(xiàn)流程如圖2。

圖2 MEMD分解流程

3.2 算法效果評估

(1)數(shù)據(jù)獲取

采用虛擬P300在線系統(tǒng)作為刺激，招募4個被試者參加試驗，采樣率1 000 Hz，帶通濾波范圍0.5～45 Hz，采集15導(dǎo)信號，總共有200 trial，目標靶刺激40個，標準刺激160個。選擇在疊加平均后有較為明顯的P300頂葉的P3、P4和中區(qū)的C3、C4上的EEG來進行P300的單次提取測試。

(2)算法性能評估指標

以相應(yīng)導(dǎo)聯(lián)上的疊加平均P300信號作為參考，利用單次獲取的P300和該參考信號間的相關(guān)系數(shù)作為指標進行評估。相關(guān)系數(shù)越大表明算法性能越優(yōu)越。將多維EMD和一維EMD的結(jié)果進行比較。

(3)多維EMD的提取結(jié)果

圖3是利用多維EMD對一個P300 trial的分解模式結(jié)果。從圖中可以看到，由于多維EMD分解考慮了不同導(dǎo)聯(lián)上的時空約束關(guān)系，因此能夠保證不同導(dǎo)聯(lián)上的信號模式具有較好的頻率一致性。

分別利用一維和多維EMD對每個被試的每個trial進行P300單次提取后，計算相應(yīng)的每一道上的相關(guān)系數(shù)，然后求取其平均結(jié)果如圖4所示。

從圖4可以看出，一維和多維EMD分解方法都能夠有效地提高相應(yīng)P300的質(zhì)量，在這兩種方法中，多維EMD方法較EMD方法在指標上有一定的提高。

4 目標探測實驗及結(jié)果分析

(1)試驗設(shè)計

以真實采集的環(huán)境圖片作為標準刺激，標準刺激圖像不變，靶刺激為設(shè)計在路上的正常尺寸的車輛和天空中閃現(xiàn)的尺寸較大的飛機。如圖5所示。兩種刺激符合Oddball范式。

在篩選較優(yōu)被試的情況下，分別采用刺激間隔為50 ms、100 ms、200 ms，測試結(jié)果如表1。

從表1中可以看出，刺激間隔為100 ms的實驗中5名被試取得的平均正確率明顯高于另兩種情況。但具體觀察可以發(fā)現(xiàn)，并不是所有被試在刺激間隔為100 ms時的在線正確率最高，而且被試6有可能對P300電位不敏感，真正測試時不能夠作為分析正確率的影響因子。分析原因可能是200 ms的刺激間隔太長，引起實驗中的不適，他們在該配置下的正確率也都明顯低于其他配置；50 ms刺激間隔太短，容易導(dǎo)致眨眼和疲勞，影響EEG信號。

圖6給出了6名被試在三種刺激間隔配置參數(shù)下Pz電極通道的P300波形，該波形由實驗數(shù)據(jù)中所有P300目標選擇的數(shù)據(jù)段疊加求平均得到，其中點線表示時間間隔為50 ms，實線表示時間間隔為100 ms，虛線表示時間間隔為200 ms。

圖3 多維EMD時空分解結(jié)果

圖4 不同方法的P300單次提取性能指標

圖5 簡單真實環(huán)境的標準刺激和靶刺激

被試者刺激間隔50ms100ms200ms被試175.3%82.7%70.7%被試265.4%80.2%75.3%被試360.1%84.6%63%被試473.8%70.1%64%被試568.5%83.2%70%被試650.6%53.6%46.2%平均65.1%75.67%64.87%

圖6 不同刺激間隔Pz通道的P300波形

從圖6中可以看出， P300波形在50 ms、100 ms和200 ms刺激間隔下的幅度都呈現(xiàn)遞增的現(xiàn)象，即越長的刺激間隔能夠誘發(fā)幅度越大的P300波形，這與普遍觀點一致。越短的刺激間隔誘發(fā)的P300波形峰值出現(xiàn)越早?？傮w而言，在刺激間隔為50 ms的情況下，潛伏期較短，幅度較小，相應(yīng)在刺激間隔為200 ms的情況下，潛伏期較長，幅度較大。

5 結(jié)論

多維EMD方法確實能夠較好地應(yīng)對P300中存在的非平穩(wěn)性，能夠提高單次P300的信號質(zhì)量。相對于一維EMD，多維EMD方法由于利用了多個電極上的時空信息，能夠有更可靠的提取性能，在P300在線目標探測識別系統(tǒng)中具有潛在的應(yīng)用價值。

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Application of P300 in specific target detection

Liu Xuewen, Ding Chengyi, Wang Ning, Yuan Daoren, Hu Yifang

(The 27thResearch Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Zhengzhou 450047, China)

In this paper, by using the multidimensional EMD algorithm, we decompose the empirical mode decomposition of the signal in time and space, and improve the extraction accuracy of P300 signal by using the related information of multiple lead electrodes. On this basis, the stimulation paradigm was designed to detect the specific target of interest, and the detection of specific target in real environment was carried out. Taking stimulus intervals as the adjustment parameters, after many rounds of testing, the relationship between P300 recognition rate and stimulus interval was found. The conclusion has practical significance for the application of P300 in specific target detection application.

P300; empirical mode decomposition; target detection; EEG

TP391

A

1674-7720(2016)05-0030-03

劉學(xué)文，丁成義，王寧,等．P300電位在特定目標探測中的應(yīng)用[J].微型機與應(yīng)用，2016,35(5)：30-32,42.

2015-11-11)

劉學(xué)文(1983-)，男，碩士，工程師，主要研究方向:數(shù)字信號處理。