基于脑-机界面的运动意识信息融合识别及应用研究

研究应用脑-计算机界面（BCI,Brain Computer interface）技术为因患神经性疾病导致大脑对肢体控制通道阻断的残疾人提供一种全新的运动信息交换与控制通道，实现运动功能补偿和控制。主要研究包括：建立脑电及相关肌电和肢体运动意识间的数学模型；提取脑电和相关肌电的运动意识的特征信息；并将两种信息应用多源信息融合技术进行特征融合，生成反映运动意识信息的脑电信号特征库，用以提高基于脑电信号的运动意识识别准确性；将其应用于功能性神经肌肉电刺激的协调控制中，调动中枢神经的调控潜力促进运动功能康复；建立具有反馈功能的能正确识别脑的运动意识信息的脑-机通讯和控制界面实验系统；为残疾人的运动控制和功能补偿开创新途径。该研究成果将加深对人类大脑功能的认识，促进我国在脑-计算机界面技术的基础研究和应用水平达到一个新的层次，为开创基于运动意识信息的运动控制新途径。具有重要的学术和社会意义。