基于功能磁共振成像的脑机交互关键技术研究

脑电的低空间分辨率和对神经活动的模糊定位使得脑电-脑机接口(BCI)存在固有的弱点，所以迫切需要提出脑机接口的新概念和新方法。基于功能磁共振成像(fMRI)－脑机接口技术能对全脑神经活动进行非侵入式记录，并且具有相对较高的空间分辨率和适中的时间分辨率，在将来可能成为脑机接口研究的新领域。.本项目是课题组在fMRI分析方法和机器学习等研究成果基础上，解决fMRI－BCI中存在的关键技术，探测fMRI-BCI的实现方法。利用独立成分分析(ICA)和因果模型探测脑功能活动网络，进行fMRI-BCI的神经机制研究; 发展fMRI-BCI的多体素分类技术；利用加权主成分分析(PCA)进行特征提取；设计贝叶斯支持向量机的多体素fMRI分类器,实现实时fMRI-BCI在线反馈系统。通过这些研究揭示BCI的神经机制，为未来的人机交互提供新的范试。