報(bào)告時(shí)間：2017年6月12日下午2:00
報(bào)告地點(diǎn)：科技樓一樓多功能廳
報(bào)告一：基于事件相關(guān)電位的腦-機(jī)器人交互系統(tǒng)與認(rèn)知負(fù)荷的解析
報(bào)告人：李夢凡
報(bào)告簡介：針對(duì)事件相關(guān)電位（ERP）在腦-機(jī)器人交互系統(tǒng)中存在的問題，提出并驗(yàn)證“含義豐富的視覺激勵(lì)能夠誘發(fā)幅值更大的ERP”的假設(shè)，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建自適應(yīng)模式和協(xié)調(diào)機(jī)制以適應(yīng)個(gè)體差異性與環(huán)境的多樣性。
報(bào)告人簡介：李夢凡，博士畢業(yè)于天津大學(xué)，研究領(lǐng)域?yàn)槭录嚓P(guān)電位、腦-機(jī)器人交互系統(tǒng)。目前已在《International Journal of Neural System》、《IEEE Transactions on Industrial Electronics》等期刊和國際會(huì)議發(fā)表多篇論文。
報(bào)告二：復(fù)合運(yùn)動(dòng)想象誘發(fā)下的腦電響應(yīng)機(jī)制與解碼技術(shù)研究
報(bào)告人：奕偉波
報(bào)告簡介：基于運(yùn)動(dòng)想象（Motor imagery，MI）的腦-機(jī)接口（Brain-computer interface，BCI）是唯一不需要外界刺激且反映使用者運(yùn)動(dòng)意識(shí)的主動(dòng)式BCI范式，其已在運(yùn)動(dòng)功能代償和大腦可塑性誘導(dǎo)方面體現(xiàn)出重要作用。然而，目前MI-BCI仍然面臨一些發(fā)展瓶頸：1）有限的動(dòng)作范式制約著MI-BCI控制指令的輸出；2）運(yùn)動(dòng)意圖的解碼性能也有待提高。針對(duì)上述關(guān)鍵問題，報(bào)告人提出了復(fù)合MI誘發(fā)策略，包括多肢體運(yùn)動(dòng)功能區(qū)聯(lián)合參與的復(fù)合肢體范式以及融入外源信號(hào)的復(fù)合刺激范式，旨在解決MI-BCI在可選指令數(shù)、分類正確率方面的不足，為多模態(tài)、高精度的運(yùn)動(dòng)意圖解析提供了科學(xué)基礎(chǔ)和技術(shù)支持。
報(bào)告人簡介：奕偉波，博士，天津大學(xué)精儀學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)，研究方向：基于運(yùn)動(dòng)想象的腦-機(jī)接口系統(tǒng)、康復(fù)工程、神經(jīng)信號(hào)處理。
報(bào)告三：腦力負(fù)荷的腦電響應(yīng)、識(shí)別與自適應(yīng)腦-機(jī)交互技術(shù)研究
報(bào)告人：柯余峰
報(bào)告簡介：腦力負(fù)荷（Mental Workload）表征工作狀態(tài)下腦力資源占用率，是影響作業(yè)績效的重要因素，過高或過低的腦力負(fù)荷都會(huì)使作業(yè)績效下降，甚至造成人因失誤、引發(fā)嚴(yán)重事故。腦電可敏感體現(xiàn)大腦對(duì)工作負(fù)荷的初始神經(jīng)電生理響應(yīng)，也是目前識(shí)別腦力負(fù)荷水平和研究其神經(jīng)生理機(jī)制的重要手段之一。針對(duì)基于腦電的腦力負(fù)荷識(shí)別研究存在的跨任務(wù)和跨個(gè)體難題，以及腦力負(fù)荷識(shí)別在腦-機(jī)接口技術(shù)中的應(yīng)用問題，開展了相關(guān)研究。首先，根據(jù)認(rèn)知資源理論設(shè)計(jì)了兩組實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)了自發(fā)腦電在不同任務(wù)下的腦力負(fù)荷響應(yīng)的共性之處，特別是發(fā)現(xiàn)了tirERP在不同任務(wù)下隨腦力負(fù)荷變化的一致性。其次，基于自發(fā)腦電對(duì)不同任務(wù)的腦力負(fù)荷響應(yīng)的共性特征，結(jié)合支持向量回歸建模，設(shè)計(jì)了跨任務(wù)特征篩選方法，突破了跨任務(wù)腦力負(fù)荷識(shí)別難題，實(shí)現(xiàn)了不同N-back任務(wù)之間和N-back與復(fù)雜模擬任務(wù)之間的跨任務(wù)腦力負(fù)荷識(shí)別。再次，基于tirERP分別實(shí)現(xiàn)了跨任務(wù)、跨個(gè)體和同時(shí)跨任務(wù)跨個(gè)體的腦力負(fù)荷識(shí)別，并且跨個(gè)體條件下基于tirERP的識(shí)別效果均高于自發(fā)腦電功率譜，并發(fā)現(xiàn)在跨個(gè)體條件下參與訓(xùn)練個(gè)體數(shù)比樣本數(shù)對(duì)識(shí)別效果影響更大。最后，發(fā)現(xiàn)低負(fù)荷下建立BCI系統(tǒng)在高負(fù)荷下應(yīng)用會(huì)顯著影響BCI系統(tǒng)的識(shí)別率，而在適當(dāng)負(fù)荷條件下建立BCI有助于降低這一影響。基于此提出了自適應(yīng)ERP-BCI方法，并基于在線模擬驗(yàn)證了該方法克服腦力負(fù)荷影響的有效性。
報(bào)告人簡介：柯余峰，1988年生人，2011~2017年天津大學(xué)明東教授課題組碩博連讀，主要研究方向包括腦力負(fù)荷、腦-機(jī)接口、神經(jīng)工效學(xué)等。
