2018年脑-机接口技术学术研讨会

发布时间:2018-11-06作者:访问量:256

论坛报告1

报告题目:超分辨波达方向估计研究

报 告 人:叶中付 教授(中国科学技术大学)

报告时间:2018119日上午8:40-9:20

报告地点:安徽大学磬苑校区理工D318会议室

报告摘要:超分辨波达方向估计是阵列信号处理的主要研究内容之一,广泛应用于雷达、声呐、通信和医学等众多领域。介绍阵列的基本概念、阵列信号模型和阵列方向图;分析不相关信号源的超分辨波达方向估计的几种主要方法;介绍相干信号源的超分辨波达方向估计的难点和处理方法。

  

  

论坛报告2

报告题目:情感脑机交互的域适用模型研究

报 告 人:吕宝粮 教授(上海交通大学)

报告时间:2018119日上午9:20-10:00

报告地点:安徽大学磬苑校区理工D318会议室

报告摘要:作为情感脑机交互的核心问题,近年来基于脑电的情感模型研究引起了广泛关注。相比于图像,语音和文本数据,由于脑电信号采集设备昂贵和实验过程复杂,脑电数据相对比较匮乏。而在目前的主流机器学习框架下,数据量是一个影响算法性能的重要因素。为了解决这一问题,我们提出了基于条件地动距离生成对抗网络的脑电数据生成方法和三个衡量生成脑电数据质量的指标,在SEEDDEAP两个脑电情绪分类数据集上实验结果表明,生成的脑电数据提升了情感模型的分类性能。同时,由于不同人之间的脑电存在差异以及脑电的非稳态特性,基于某个人的数据建立的情感模型很难应用到其他人身上。为此,我们提出了域迁移对抗模型解决跨被试和跨场景的高铁司机睡眠质量检测、疲劳驾驶检测以及情绪识别问题,并取得了优于传统模型的检测和识别精度。

  

  

论坛报告3

报告题目:高密度表面肌电控制技术研究进展

报 告 人:张旭 副教授(中国科学技术大学)

报告时间:2018119日上午10:15-10:55

报告地点:安徽大学磬苑校区理工D318会议室

报告摘要:肌电是肌肉收缩时伴随产生的生物电信号,包含有丰富的运动控制信息,可用于解析运动意图,实现肌肉-计算机接口。表面肌电模式识别是肌电控制领域的里程碑技术,它通过训练分类器辨识多种肌肉运动的模式,能够实现对多个自由度的控制。尽管该技术在实验室理想条件下具备高的动作辨识准确率,但受限于实际使用时多种复杂因素的制约,其商业应用至今非常有限。柔性高密度阵列为表面肌电信息获取带来了革新,其记录的二维空间信息为神经控制信息解码技术发展带来了新的契机。本报告通过剖析高密度肌电的优势,结合具体案例,介绍研究团队致力于研发高鲁棒性肌电控制系统的新进展。此外,报告还会介绍相关肌电控制系统在消费电子、教育办公和临床治疗中的应用。

  

  

论坛报告 4

报告题目:面向用户体验应用的脑电情绪识别

报 告 人:张丹副 教授(清华大学)

报告时间:2018119日上午10:55-11:35

报告地点:安徽大学磬苑校区理工D318会议室

报告摘要:情绪是伴随人类感觉、思想和行为的主观认知经验的统称,对人类理解并参与社会性活动十分关键。大脑是处理情绪信息的中枢。相比基于自我报告、行为或外周神经生理信号建模的情绪识别方法,运用脑机接口技术进行情绪识别理论上可以得到更加客观、准确的评测结果。在已有脑电情绪识别研究基础上,我们进一步探索了可用于情绪识别的新脑电特征和更多细分类别积极情绪的脑电可识别性。这些工作可促进脑电情绪识别在用户体验领域的更广泛应用。

  

  

论坛报告 5

报告题目:脑瘫患儿步态运动功能障碍评估及基于HD-SEMG的肌力估计研究进展

报 告 人:陈香 副教授(中国科学技术大学)

报告时间:2018119日下午14:00-14:30

报告地点:安徽大学磬苑校区理工D318会议室

报告摘要:表面肌电(surface Electromyography, sEMG)是肌肉收缩过程中产生的电生理信号,可间接反映肌肉的激活状况,因具有无创、安全、采集方便等特点被广泛应用于神经肌肉系统疾病诊断、神经康复工程等领域中。本报告重点介绍中科大神经肌肉控制实验室近年来在表面肌电信号处理方面的部分研究工作的最新进展,包括:(1)脑瘫步态功能障碍评估研究。从中枢神经控制角度探索脑瘫患儿步态运动的异常神经控制策略,从肌肉协同激活差异及协同结构差异出发,提出的一种有效的脑瘫患儿步态异常量化评估方案;(2)基于高密度阵列肌电的肌力估计研究。为提高肌力估计精度,利用高密度表面肌电电极阵列可同时获取肌肉活动的时域信息和空间信息的优势,对骨骼肌收缩任务中肌电信号的预处理、肌肉激活区域定位、肌肉激活水平估计、肌疲劳对肌力估计的影响等提出的系列解决方案和研究成果。

  

  

论坛报告 6

报告题目:大脑网络构建及其在帕金森病研究中的应用

报 告 人:刘爱萍 助理研究员(加拿大太平洋帕金森病研究中心)

报告时间:2018119日下午14:30-15:00

报告地点:安徽大学磬苑校区理工D318会议室

报告摘要:基于功能磁共振图像的大脑连接网络构建和分析是脑科学研究中的一个重要课题,被广泛的应用于大脑结构、功能和认知的学习,也可以为脑部疾病的早期预防、诊断和治疗提供有力的支持和帮助。然而由于我们对大脑活动的认识有限以及医学图像信号本身的复杂性,在这个领域仍然有许多值得探索和解决的问题。本报告将关注于大脑网络构建的相关问题,介绍动态脑网络构建,基于连接特性的大脑功能区域划分的研究进展,并进一步介绍脑网络分析在帕金森病研究中的应用,探讨大脑电磁刺激对脑网络以及帕金森病人运动功能的改善。

主办单位:计算机科学与技术学院

欢迎各位老师、同学届时前往!

科学技术处

 2018116

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