基于P300特征的脑-机接口解码算法研究综述

来源：信号处理杂志 2023年第8期北京时间：

作者：刘邈, 林超, 韩锦, 肖晓琳, 许敏鹏, 明东

摘要：脑-机接口是脑与外部设备连接进而实现信息交换技术，核心是发挥人脑的优势，直接通过人脑与外部环境进行高效互动，目前已成为世界各国的研究热点。P300是由特定刺激范式激发的事件相关电位中的一个典型成分，最初研究发现，当人脑受到某些小概率事件刺激时，会在脑电信号中出现一个潜伏期约为300 ms的正向波峰。由于P300成分具有刺激特异性，因此该特性已被广泛用来研究注意、辨认等认知功能，基于P300特征的脑电范式也已经成为三大主流范式之一。近年来，结合P300和脑-机接口的具有实用功能的应用大量涌现，与此相关的解码算法也被提出并不断改进，这为人们研究P300脑-机接口提供了便利。然而，P300脑-机接口的相关解码算法缺乏系统性总结，各类算法之间的特点也尚未得到明确比较。该文依据P300成分主要在顶枕区响应的特点，提出了基于非空间信息的P300脑电解码算法；依据P300成分在不同脑区响应特征不同的特点，提出了基于空间信息的P300脑电解码算法；依据近几年信息技术快速发展，深度学习已不断在P300脑-机接口中应用的特点，提出了基于深度学习的新型P300脑电解码算法；从以上三个角度入手，总结近年来P300脑-机接口解码算法的研究进展，并根据现有的P300公开数据集对算法性能进行比较，阐明各算法优缺点及应用范围，最后再进一步探讨现存的典型问题以及未来可能的研究方向。

关键词：‍‍P300, 脑-机接口, 空间信息, 非空间信息, 深度学习