一种支持对战模式的脑功能反馈训练方法与系统的制作方法

专利名称：一种支持对战模式的脑功能反馈训练方法与系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及脑电信号检测、脑功能评估及其训练反馈技木。
背景技术：
注意力障碍多动综合症(ADHD)是儿童最常见的现象或状态，其主要表现为注意 カ不集中、多动及冲动并造成了学习困难等症状。文献报道在小学生中大约有59TlO%的儿童患有ADHD，这类患儿如果处理不当，常会影响其学习及性格的发展。有跟踪研究发现，259Γ50%的患儿在成人期有人格障碍，犯罪行为，在学习和事业上的成就明显低于同龄人。因此，有人提出需要治疗，但药物仅对部分病例暂时有效果且副作用较大，在欧美ー些国家迄今很少或根本不用药物资料，而是强调早期发现和早期干预。随着现代脑电生物反馈理论与技术的发展，用于人脑的检测和反馈的工作站式的脑电生物反馈的系统已有开发。但是，国内外市场上常规的脑功能生物反馈仪目前主要还是要借助于工作站，采集通道多，系统复杂，价格昂贵，反馈训练过程需要专业人员干预，难以推广普及到家庭，限制了其应用范围。而便携式脑功能反馈仪则基于ARM与DSP平台，成本较高，普及到家庭也有一定的困难。脑功能反馈训练系统在改善注意力障碍多动综合症(ADHD)方面，有显著的效果。 但在实际应用中，依然存在很多问题，典型的如下
(1)训练模式単一市场现存的脑功能反馈训练系统，以人机交互、音视频反馈为主，给受试者造成了与机器打交道的冰冷的感觉，容易影响其积极性。如果能让两个受试者同时參与，利用其脑电波进行双人对战和协同训练，边训练边交流，可以取得更好的训练效果。 更进一歩，如果基于hternet网络的支持，让双方能够克服空间上的限制，进行异地的远程对战和训练，则可以进ー步拓展其应用范围。(2)训练过程中需要医生的指导和干预传统的脑功能训练反馈系统，依赖于医生的专业知识，这样就使其应用场所主要限制在医院。造成这个问题的主要原因是软件的智能程度不够，对反馈训练过程中的阈值设置依赖于医生的专业知识。如果能够对受试者的注意力集中水平进行准确地量化分级，从而让软件智能地进行阈值设置，并设定训练难度， 则可降低对医生的依赖，方便推广到家庭。(3)训练场景设置不合理现有的脑功能反馈训练系统中的反馈训练，以人机交互进行游戏，然后音视频反馈为主。这样训练出来的注意力集中水平和模式与孩子在学习、生活中的场景想去甚远，也不符合家长的意愿。如果能在训练场景的设置中增加类似于考试的模式，则训练的结果会更有价值。(4)成本太高现有的脑功能反馈训练系统成本高，售价昂贵，再加上医院部分的费用，如果长期应用，在经济上对孩子和家长来说是ー个巨大的挑战。如果能简化系统硬件部分的设计，降低其成本，并推广到家庭，具有非常大的经济价值和社会效益。本发明设计了ー种支持对战模式的脑功能反馈训练方法与系统，该系统含ー个通道的脑电(EEG)信号采集器，基于PC平台进行脑电信号分析、特征參数提取与反馈训练，并可在hternet网络的支持下，让两个受试者进行双人对战和协同训练，从而克服了时间上和空间上的限制，拓展了系统的应用范围。另外，系统综合考察线性參数和非线性參数，对受试者的注意力集中量化分级，从而智能地设置反馈训练的阈值和难度等级，从而避免了训练过程中医生的干预，方便推广到家庭。

发明内容
本发明提出ー种支持对战模式的脑功能反馈训练方法与系统，具有低成本的EEG 信号采集硬件，成本低廉，软件智能化程度高，可对受试者的注意力集中水平进行量化分级，智能地进行阈值设置和难度设定，方便推广到家庭，并基于PC平台和hternet网络，让两个受试者可以克服空间上的限制，拓展其应用范围。支持对战模式的脑功能反馈训练系统方法，设有的脑功能反馈系统支持传统的人机交互的反馈训练模式，并支持双人对战的反馈训练模式两名受试者通过两台脑电信号采集终端，利用各自的脑电波进行对战和协同训练。脑功能反馈系统对受试者的注意力集中程度进行量化分级，在进行量化分级时不仅计算线性參数，如θ波与β波之间的功率比值(θ/β )，还计算近似熵、样本熵、多尺度熵和δ-样本熵基于非线性动力学的复杂性測度，并结合线性參数和非线性參数，利用人 エ神经网络分类器进行量化分级；支持游戏和智力题测试等两种测试和反馈训练场景，在对受试者进行注意力集中程度的评估吋，既计算短时注意力特征參数，也计算长时注意力特征參数，并将二者相结合进行量化分级；系统在量化分级的基础上，智能地设置受试者反馈训练的阈值和难度等级。双人对战训练模式又分为本地和网络远程两种子模式在本地一台PC机上插入两台脑电信号采集终端，即可进入双人对战的本地模式；在网络上的两台PC机上分别插入脑电信号采集终端，通过网络的支持进行信息传输与人机交互，即可克服地理上的限制，进入双人对战的网络远程模式。本发明的系统是脑电信号依次经过传感器、导联线、放大与滤波、右腿驱动后，经过AD采样，转换为数字信号，经过电气隔离后通过USB接ロ送入PC机，在PC端安装有专业软件，进行EEG信号的分析评估与反馈训练，训练可以通过人机交互，本地双人对战和网络远程双人对战等方式进行。系统总体上由EEG信号采集器和PC端专业软件两部分組成。其中，EEG信号采集器由前置放大模块、放大滤波模块、AD采样模块、微处理器模块、电源与信号隔离模块、USB 通信模块、电源模块等构成。PC端专业软件由USB通信与控制模块、SQL数据库管理模块、 信号分析模块、注意力集中程度量化分级模块、报表输出模块、人机交互模块、实时训练模块、对战训练模块、视频反馈模块、音频反馈模块等构成。EEG信号采集器完成脑电信号的放大、滤波和采样。输入传感器为两个镀银耳夹式电极和ー个电极网固定电极，分別夹于两侧耳垂和固定在头顶，两耳侧的夹式电极中的一个作为參考电极(右腿驱动负反馈电极)，另外两个电极构成差分电极，连接到前置放大器的差分输入端。前置放大器采用高输入阻抗、低噪声、高共模抑制比的仪表放大器INA128。 由AD8606构成放大滤波模块，实现脑电信号的放大，并通过右腿驱动负反馈，进ー步提高放大器的共模抑制比。放大后的EEG信号经过AD采样后送入微处理器模块，并经过隔离后的USB接ロ送到PC机。整个EEG信号采集器由USB总线供电，USB总线的5V电源经过隔离后，再经过电源变换给前端放大器供电，电源噪声控制在20uVRMS以内，从而保证EEG信号放大与采集的质量。PC端专业EEG分析软件实现特征脑电成分如α波(频率8 13Ηζ)、β波 (1圹32Ηζ)、θ波(4、Ηζ)的提取以及特征參数(如不同特征成分功率比值)的计算，以对应不同的脑电活动模式，并将结果以视觉或听觉的形式反馈给被测试者。与传统的EEG分析软件不同的是，本项目的EEG专业分析软件不仅基于经典的线性时频分析方法，同时还使用非线性动力学的分析方法，采用脑电信号的近似熵、样本熵、多尺度熵、S -样本熵等基于序列复杂性測度的非线性动力学參数来表征受试者的视觉注意集中程度。并优化设计了人 エ神经网络分类器，对注意力水平进行了分级量化。除了传统的脑电训练反馈模式之外，本项目的EEG分析软件还引入了远程双机对战模式，可让两个受试者利用脑电信号进行对战，可极大程度地提高受试者的參与热情。软件从功能上分为USB通信与控制模块、SQL数据库管理模块、信号分析模块、注意力集中程度量化分级模块、报表输出模块、人机交互模块、实时训练模块、对战训练模块、 视频反馈模块、音频反馈模块等10个模块。USB通信与控制模块为ー个独立的线程，负责与EEG信号采集器之间的通信、控制和数据传输，并将接收到EEG数据上传给主线程进行处理。为了更好地进行数据管理，设置了 SQL数据库管理模块，该模块以开源的MySQL 数据库管理系统为依托，记录受试者的相关信息，以及训练过程中的各种数据，并以标准的 SQL语句的形式提供查询服务。信号分析模块也是ー个独立的线程，对训练过程中采集到的EEG信号进行实时运算，计算各种与注意力集中水平相关的特征參数。本模块支持线性參数和非线性參数两大类特征參数的计算。线性參数主要基于脑电信号是准平稳信号的假设，然后利用线性的方法计算θ波与β波之间的功率比值。而脑电信号实际上是ー种随机性很强的非平稳信号，所以基于非线性动力学来提取非线性參数会更加准确，信号分析模块也支持如近似熵、 样本熵、多尺度熵、S -样本熵等基于非线性动力学的复杂性測度的计算。注意力集中程度量化分级模块主要基于人工神经网络分类器，通过训练后的人工神经网络，对输入的反映注意力集中水平的线性參数和非线性參数进行综合评估分类，得到量化分级指标。报表输出模块实现用户脑电检测和训练结果报告的多样化输出，此模块依托于 SQL数据库管理系统的支持，通过标准SQL语句从后台数据库中检索各种数据并生成报表。人机交互模块实现应用程序框架，友好界面，通过用户的选择可以调用后台各种功能。实时训练模块，主要处理利用单台EEG信号采集器进行人机交互相关的各种训练逻辑的处理。而对战训练模块则支持本地双人对战和网络远程对战两种模式，通过在同一台PC上插入两台EEG信号采集器，即可启动本地双人对战模式，而在异地两台PC上分別插入EEG信号采集器，并通过hternet的支持，即可进入网络远程双人对战模式。在此两种对战模式下，有飞行、赛跑、跷跷板、拔河等多种比赛模式，将对战的结果以音视频的形式反
6馈给受试者。 本发明所提出的支持对战模式的新型脑功能反馈训练系统，基于虚拟仪器技木， 以PC为核心，实现EEG信号的反馈显示和人机交互，配合高性能的脑电信号放大与采集模块，构成集数据采集、数据库管理、分析计算、显示、反馈训练、远程对战于一体的家用仪器， 以轻松的动画方式实现脑功能模式的训练。仪器体积小巧、操作方便，成本远低于国际上エ 作站式的同类仪器，适于向社区和家庭推广。本发明含一个通道的EEG信号采集器，基于PC 平台进行脑电信号分析、特征參数提取与反馈训练。其特征为支持本地人机交互、本地双人对战，远程网络对战等多种反馈训练模式。两个受试者利用两台EEG信号采集器，可以在本地，也可以在hternet网络的支持下，在异地进行双人对战和协同训练，从而克服了时间上和空间上的限制，拓展了系统的应用范围。另外，系统综合考察线性參数和非线性參数， 对受试者的注意力集中量化分级，从而智能地设置反馈训练的阈值和难度等级，从而降低了训练过程中对医生的专业知识的依赖，方便推广到家庭。


图1、EEG信号采集器结构框图。
图2、系统设计总体框图。
图3、上位机专业软件系统框图。
图4、信号处理模块内部结构框图。
图5、游戏模式实时训练流程图。
图6、考试模式实时训练流程图。
图7、本机对战模式训练流程图。
图8、远程对战模式训练流程图。
具体实施例方式图1所示为EEG信号采集器内部结构框图，EEG数据采集器具有单通道放大器， 采用三个电极分別固定在头顶和两侧耳垂，两耳侧的其中ー极作为參考电极(右腿驱动电扱)，另外两个电极连接到脑电前置放大器INA128的差分输入端。然后经过AD8606构成的放大滤波环节，送入ADC进行采样，经过隔离后，通过USB接ロ送至PC端进行分析。EEG数据采集器通过USB总线进行供电，USB总线的5V经过D⑶C隔离后，再经LT1962稳压成4V， 给放大器部分供电，模拟电源部分的噪声可以控制在20UVms以下。EEG放大器增益为20000，共模抑制比CMRR彡IOOdB,输入电阻彡100M，短路噪声< 1 μ Vpp,频带带宽0. 3飞0Hz。AD转换的主要技术指标单通道、10位分辨率，采样率 IkHz，工作方式中断。为了简化EEG信号采集器的设计，降低成本，EEG放大电路内部不设50Hz双T陷波器，而是在PC端软件处采用50Hz梳状滤波器，这是ー种简单整系数陷波器，对エ频干扰及基线漂移进行滤除。我们设计的滤波器用到了减法技木，即用ー个全通网络减去ー个具有相同传输延迟和增益的窄带带通滤波器的输出，得到ー个具有尖鋭陷波特性的陷波器， 其传递函数为
权利要求
1.ー种支持对战模式的脑功能反馈训练系统方法，其特征是设有的脑功能反馈系统支持传统的人机交互的反馈训练模式，并支持双人对战的反馈训练模式两名受试者通过两台脑电信号采集终端，利用各自的脑电波进行对战和协同训练。
2.根据权利要求1所述的支持对战模式的脑功能反馈训练方法，其特征是脑功能反馈系统对受试者的注意力集中程度进行量化分级，在进行量化分级时不仅计算线性參数，如 θ波与β波之间的功率比值(θ/β )，还计算近似熵、样本熵、多尺度熵和δ-样本熵基于非线性动力学的复杂性測度，并结合线性參数和非线性參数，利用人工神经网络分类器进行量化分级；支持游戏和智力题测试等两种测试和反馈训练场景，在对受试者进行注意力集中程度的评估吋，既计算短时注意力特征參数，也计算长时注意力特征參数，并将二者相结合进行量化分级；系统在量化分级的基础上，智能地设置受试者反馈训练的阈值和难度等级。
3.根据权利要求1所述的支持对战模式的脑功能反馈训练方法，其特征是双人对战训练模式又分为本地和网络远程两种子模式在本地一台PC机上插入两台脑电信号采集终端，即可进入双人对战的本地模式；在网络上的两台PC机上分别插入脑电信号采集终端， 通过网络的支持进行信息传输与人机交互，即可克服地理上的限制，进入双人对战的网络远程模式。
4.支持对战模式的脑功能反馈训练系统，其特征是包括两名受试者的两台脑电信号采集终端，系统包括EEG信号采集器和PC端专业软件模块两部分；EEG信号采集器包括传感器、导联线、前置放大模块、放大滤波模块、AD采样模块、微处理器模块、电源与信号隔离模块、USB通信模块和电源模块；PC端专业软件模块包括USB通信与控制模块、SQL数据库管理模块、信号分析模块、注意力集中程度量化分级模块、报表输出模块、人机交互模块、实时训练模块、对战训练模块、视频反馈模块和音频反馈模块；脑电信号依次经过传感器、导联线、放大与滤波、右腿驱动后，经过AD采样，转换为数字信号，经过电气隔离后通过USB接ロ 送入PC端，在PC端专业软件模块进行EEG信号的分析评估与反馈训练；USB通信与控制模块为ー个独立的线程，控制软件模块与EEG信号采集器之间的通信、控制和数据传输，并将接收到EEG数据上传给主线程进行处理。
5.根据权利要求4所述的支持对战模式的脑功能反馈训练系统，其特征是EEG信号采集器的传感器为两个镀银耳夹式电极和ー个电极网固定电极，分別夹于两侧耳垂和固定在头顶，两耳侧的夹式电极中的一个作为參考电极，另外两个电极构成差分电极，连接到前置放大器的差分输入端；前置放大器采用高输入阻抗、低噪声、高共模抑制比的仪表放大器 INA128 ；由AD8606构成放大滤波模块，实现脑电信号的放大。
6.根据权利要求4或5所述的支持对战模式的脑功能反馈训练系统，其特征是设有给两名受试者使用的两台脑电信号采集终端，对各自的脑电波进行测量，在对受试者进行注意力集中程度的评估吋；系统对测试对象量化分级，智能地设置受试者反馈训练的阈值和难度等级；两名受试者对战和协同训练，支持双人对战的反馈训练模式。
7.根据权利要求4或5所述的支持对战模式的脑功能反馈训练系统，其特征是设有支持的SQL数据库管理系统，对受试者的相关信息以及训练的历史数据进行存储、管理和查询，并进行报表打印。
8.根据权利要求4或5所述的支持对战模式的脑功能反馈训练系统，其特征是在进行双人对战训练时，支持飞行、赛跑、跷跷板、拔河等多种训练模式。
9.根据权利要求4或5所述的支持对战模式的脑功能反馈训练系统，其特征是EEG数据采集器的单通道放大器，频带范围0. 3H广60Hz，噪声<luVpp，共模抑制比CMMR>100dB，支持USB接ロ且通过USB接口供电，应用部分与主机系统之间进行3000V的电源隔离与信号隔1 °
10.根据权利要求4或5所述的支持对战模式的脑功能反馈训练系统，其特征是EEG数据采集器所采集的数据在上位机专业软件中进行实时梳状滤波，滤除基线漂移、50Hzェ频以及其高次谐波所引起的干扰。
全文摘要
一种支持对战模式的脑功能反馈训练系统方法，支持传统的人机交互的反馈训练模式，而且支持双人对战的反馈训练模式。两名受试者通过两台脑电信号采集终端，可以利用各自的脑电波进行对战和协同训练。这种双人对战训练模式又分为本地和网络远程两种子模式在本地一台PC机上插入两台脑电信号采集终端，即可进入双人对战的本地模式；在网络上的两台PC机上分别插入脑电信号采集终端，通过网络的支持进行信息传输与人机交互，即可克服地理上的限制，进入双人对战的网络远程模式。支持对战模式的新型脑功能反馈训练系统。系统在量化分级的基础上，智能地设置受试者反馈训练的阈值和难度等级。
文档编号A63F9/00GK102553222SQ20121000913
公开日2012年7月11日 申请日期2012年1月13日 优先权日2012年1月13日
发明者何爱军, 俞政涛, 周昌桂, 成晓云, 於亚军, 杨恋, 董庆庆, 高丹华 申请人:南京大学