随着微电子技术、信息技术以及新型传感器材料的发展,人体的生理电信号可以被高精度、高灵敏的传感器所采集,方便了对人的生理、病理状况的分析与研究,从而广泛应用于吸毒者、宇航员、运动员、精神疾病和心血管病患者等人员的生理信号监测,因此基于可穿戴传感器的信号采集技术、信息处理理论等研究成为当前的研究热点之一。而人脑作为人体的神经中枢,支配着人的思想意识、运动、语言等认知功能,对脑信息的研究就成为脑认知科学的重点,从而可穿戴脑电传感器也就成为脑认知科学研究的重要手段之一。本文以可穿戴脑电传感器研究为核心,针对脑电信号采集与处理中的几个关键问题,研究了相应的消噪和特征提取算法,并以973项目“基于生物、心理多模态信息的潜在抑郁风险预警理论与生物传感关键技术的研究”和“海洛因成瘾人群的心理健康问题研究”为依托,验证了所提出的算法在精神抑郁、毒品成瘾人群的脑信息感知系统中的有效性。由于脑电信号是神经元放电和传递信息的一种重要表现方式,经过头皮采集到的脑电信号很微弱,一般在5uv?100uv之间,很容易受到外界的干扰,因此医院及科研院所的脑电采集环境为屏蔽的房间,并由专业人员进行采集。而便携式可穿戴脑电传感器是在普适环境下,由用户自己佩戴和采集,所以受到的噪声干扰比屏蔽室较大,因而噪声的去除算法作为可穿戴脑电传感器的首要问题需要着重研究。本文针对脑电信号的这一特殊性,开发了可穿戴脑电传感器软、硬件系统,在此基础上做了进一步的算法研究和应用验证。本文的创新性研究成果有如下四个方面:(1)针对可穿戴脑电传感器,提出了一个新的混合去噪模型(DWT-Kalman)---离散小波变换(DWT)结合卡尔曼滤波(Kalman)。原始EEG信号会受到各种噪声干扰,主要为与大脑认知功能不相关的眼电伪迹(OAs),为了更好地从EEG中去除眼电伪迹,我们在先前的研究中曾提出了三种伪迹去除方法,独立成分分析(ICA)、小波变换和自适应滤波法。本文提出了一种新的混合去噪模型(DWT-Kalman)---离散小波变换(DWT)结合卡尔曼滤波(Kalman)---去除EEG中眼电伪迹,这种模型在去噪方面的精确度有了显著提高。结果表明,这种方法使原始EEG和修正EEG之间的误差更小,均方误差(MSE)为0.0017;平均绝对误差(MAE)值为0.0052。这种方法既不依赖于任何特定的电极,也不依赖于电极的数量,而且实时性也有所提高,因此使用比较方便。(2)基于蓝牙模块的无线、便携式、低功耗脑电传感器的硬件和上位机软件开发。采用CPU选型、电源管理与蓝牙4.0等措施实现了低功耗的模式;选择了右腿驱动器(Right-leg drive,RLD)、低噪声电源隔离、模拟前级、有源电极、电磁隔离与屏蔽技术,有效地降低了外界噪声的干扰;选用蓝牙4.0和时间戳(0.1ms量级),解决了无线通信的功耗与数据帧完整性的问题;在硬件内部完成了自动导联脱落检测。上位机应用软件主要实现了用户的图形交互界面,通过该软件能够实时监测脑电波图形,通过后台算法处理和校验采集到的脑电数据,同时进行格式转换、存储,并与服务器端数据同步。(3)抑郁症人群的精神状态与脑信号的关联性。本文依托973项目的研究,通过自评量表和MINI量表,在北京安定医院和兰州大学第二医院,挑选出抑郁症患者和正常人各47名作为本研究的被试,通过3导的脑电采集仪记录两组人群的脑电图,目的在于研究抑郁症患者的精神状态与脑电信号的特征量之间的关联性,从而能够进行抑郁风险预测,所以如何能有效地区分两类人群的脑电特征,就成为其中一个关键问题。本文使用了线性的现代谱估计理论,提取了两组人群的静息态和音频刺激下的脑电绝对功率谱、重心频率、最大功率和功率谱熵四个特征,并用SPSS对提取的特征做统计分析。统计分析结果显示,在静息态时,抑郁组alpha波的绝对功率和最大功率高于正常组;在音频刺激下,抑郁组alpha波的绝对功率、重心频率和最大功率与正常组之间有显著性差异。采用Person相关分析,比较了量表与静息态脑电的相关性,发现健康问卷与脑电的最大功率和功率谱熵都有良好的相关性。而采用非线性的分析方法,计算了两组人群的Renyi熵、C0复杂度、相关维度三个有效特征。从认知神经角度来看,注意偏向是抑郁患者的认知特征之一。即抑郁患者更多地把精力放在自己的内部心理活动上,对外界的刺激不够敏感。表现为抑郁患者的前额叶区域活性出现显著下降、自上而下的认知控制功能低下。这与我们的脑电特征刚好相互印证,所以3导便携式脑电传感器可以应用于抑郁风险的预测。(4)海洛因成瘾人群的认知神经机制与脑电特征的关联性。因为奖赏加工的异常是成瘾行为的标志性特征之一,通过研究不同戒断时期的戒毒人员的奖赏加工与静息态的脑电特征,为成瘾的客观化诊断和评估提供依据。在此研究中,我们使用了赌博范式(Gamble Task)、MIDT(Monetary Incentive Delay Task)、注意力捕获(Attentional Capture)三种研究范式,通过研究海洛因成瘾人群的认知神经机制和静息态脑电功率谱分析等方式,发现成瘾人群与正常人群的脑电功率谱的差异,表现为delta节律和beta节律增加,alpha节律减少,说明海洛因成瘾人群在戒断期内的情绪不稳定,并表现出焦虑症状有关。综上所述,本文改进了可穿戴脑电传感器的硬件特性,提高了噪声去除和特征提取算法的有效性,并应用到了抑郁症和海洛因成瘾两类人群中,得到了相应的差异性特征,为973项目“抑郁风险预警”和“成瘾客观化诊断”提供了硬件支持和理论基础,对将来的系统开发具有一定的应用参考价值。