视觉诱发电位P100的提取与分类识别算法研究开题报告

视觉诱发电位P100的提取与分类识别算法研究开题报告一、研究背景：视觉诱发电位（Visual Evoked Potentials，简称VEP）是指在视觉刺激下，大脑皮层发生的电位变化，通过脑电图记录可

P100 视觉诱发电位的提取与分类识别算法研究开题 报告 一、研究背景： 视觉诱发电位（VisualEvokedPotentials，简称VEP）是指在视觉 刺激下，大脑皮层发生的电位变化，通过脑电图记录可得到。其中， P100是VEP中最具代表性的成分之一，它是指出现在视觉皮层上的， 刺激后第100毫秒左右的正电位反应，通常出现在后枕部。P100是视觉 告警的重要组成部分，具有良好的诊断价值和临床应用前景，例如，判 断视神经病变、眶上压迫、白内障等疾病是否存在。 目前，VEP的应用已经拓展到眼动控制、辅助交通信号灯、脑机接 口等方面，因此，如何快速准确地提取P100信号，对于VEP的研究具 有重要意义。 二、研究目标： 本研究旨在通过深入分析VEP信号的特点，设计一种高效可靠的 P100提取与分类识别算法，为视觉诊断、视功能评估以及脑机交互领域 的研究提供技术支持。 三、研究内容： 1.查阅相关文献，深入了解VEP信号的生理特征及P100的提取方 式。 2.建立VEP信号采集系统，利用瞳孔控制进行有效刺激，获取 P100信号。 3.分析VEP信号特征，选择适合的滤波方法、特征提取算法等。 4.设计分类器，采用机器学习等方法对不同类型的VEP信号进行分 类识别。