基于运动触发的N200\P300事件相关电位脑-机接口方法与流程

本发明涉及生物医学工程中神经工程及脑-机接口
技术领域：
，具体涉及一种基于运动触发的n200\p300事件相关电位脑-机接口方法。
背景技术：
：脑-机接口是大脑-机器接口的简称，旨在建立大脑与外部设备之间的直接通路。事件相关电位信号作为一种重要的脑-机接口信息载体，与事件相关同步/去同步、稳态视觉诱发电位、自发脑电信号等相比，具有训练简单、信息传输率高及使用者不易产生疲劳的特点，因此受到脑-机接口领域研究者的广泛使用，其中最常使用的是p300和n200电位。但不足之处在于事件相关电位容易受到干扰，单次的实验结果无法体现出明显的特征，往往需要经过多次叠加才能取得较好的效果，因此导致了实验整体的信息传输率不高，为基于该方法的脑-机接口应用带来了阻碍。运动感知是视觉系统的基本功能之一，是实现人与外部动态环境进行交互的重要保证。在事件相关电位中，n200电位是与运动特异性相关的电位，即在由运动方式触发的大脑响应信号中，n200成分较其他诱发方式更为明显；p300电位与特异性事件有关，特异性事件发生的概率越小，响应信号中的p300成分越明显。n200\p300组合事件相关电位是由特异性运动事件诱发、同时具有明显的n200特征和p300特征的电位，由于它同时包含两种特征，使得其波形相比于单一特征的波形更具有辨识度，因此n200\p300组合电位比单一特征电位在分类辨识上更具优势。在基于事件相关电位的脑-机接口中，由于单次实验的信号特征不明显，通常需要10～30次实验结果的特征叠加平均后才能用于目标判定，因此如何在保障识别正确率的前提下提高信息传输率成为当前的研究要点。技术实现要素：为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于运动触发的n200\p300事件相关电位脑-机接口方法，结合了事件相关电位中小概率事件与运动触发脑-机接口的优点，在采用刺激呈现效率高、使用者不易疲劳的运动刺激范式的同时，通过事件相关电位的锁时特性有效地实现目标识别。为了达到上述目的，本发明采取的技术方案为：基于运动触发的n200\p300事件相关电位脑-机接口方法，包括以下步骤：步骤1，在使用者头部顶-枕区安放测量电极，在其左侧或右侧耳垂位置处安放参考电极，在其头部前额处安放地电极，电极测得的脑电信号经放大和模数转换后送往计算机；步骤2，将运动触发n200\p300刺激范式通过计算机屏幕同时呈现在使用者面前，使用者头部距离计算机屏幕为60～80厘米，其中运动触发n200\p300刺激范式为分成上下两半的圆形，每个半圆中包含一组两种颜色相间的圆点，在刺激呈现过程中，两组圆点最初位于半圆的中部，随后1～2秒内两组圆点中的某一组随机地向半圆的内部或外部瞬时位移，并在该位置保持0.3～0.7秒，然后返回原位；步骤3，待运动触发n200\p300刺激范式绘制完成后，按以下步骤进行：步骤3-1，运动触发n200\p300刺激范式呈现在计算机屏幕上，使用者注视两个半圆中的任意一组圆点，使用者注视的一组圆点称为目标，而另一组圆点称为非目标；步骤3-2，在屏幕角落位置设置同步定时时标，时标的闪烁与两组圆点跳动的时刻同步，在时标的位置放置时标计，计算机同步采集刺激出现时的时标标志位，并通过测量电极采集脑电信号，使用有监督机器学习分类器判断出刺激目标，整合成数据集，实验分为预实验和正式实验；步骤4，将预实验获得的数据集，输入到有监督机器学习分类器中，进行分类模型的训练；步骤5，将正式实验获得的数据集，输入到训练好的分类模型中，进行分类，通过分类结果判定使用者所注视的目标，并显示在计算机屏幕上，实现对使用者的视觉反馈；步骤6，计算机完成目标识别后，返回步骤3，重复步骤3至步骤5，进行下一次目标识别任务。所述的步骤2中运动触发n200\p300刺激范式具体绘制方式为：外圆大小：450～550像素；内圆大小：240～340像素；半圆中圆点大小：8～10像素；半圆中圆点排列方式：m行、n列，两种颜色圆点的行与列交错排列。所述的步骤3-2中使用有监督机器学习分类器判断出刺激目标，具体包含以下操作：首先，对脑电信号作滤波和陷波处理；其次，将脑电信号按照刺激出现的时标标志位进行截取得到事件相关电位；再次，将单次实验获得的事件相关电位按照目标、非目标出现的时间点截取，目标数据标签为1，非目标数据标签为0。本发明的有益效果为：本发明针对目前基于事件相关电位的诱发范式特征不明显，刺激效率低闪烁强，目标判别时需要将多轮实验结果进行相干平均来提高信号信噪比、判别时间较长的问题，提出了基于运动触发的n200\p300事件相关电位脑-机接口范式，为实现构建以高效和无损为最终目标，具有友好交互过程的脑-机接口技术开辟了新的思路，显示了如下优越性：(1)相比于传统的脑-机交互方式，本发明采用了运动触发和小概率事件相结合的方式，采用使用者操作不易疲劳的运动刺激范式，同时诱发n200和p300电位，提高了特征辨识度；(2)通过预实验数据预先训练分类器的方法，在正式实验中能够短时有效地进行目标识别，保障了脑-机接口信息的高效传输；(3)通过利用运动触发的n200电位，使用者的视觉疲劳能够得到有效的缓解，脑-机交互过程更加友好，更加适宜于长期使用的脑-机交互场合。附图说明图1为实施例脑电电极位置示意图。图2为实施例以红蓝两色为例的刺激范式图。图3为实验时四种目标状态下，两组圆点出现的位置图。图4为实验时使用者视线与刺激范式的位置关系示意图。图5为八名使用者分别采用三种有监督分类方法处理后获得的实验结果。图6为一名使用者实验后经过多次叠加的事件相关电位诱发信号。具体实施方式下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细说明。基于运动触发的n200\p300事件相关电位脑-机接口方法，包括以下步骤：步骤1，参照图1，在使用者头部顶-枕区cz、pz、cpz、oz、p1、p2位置安放测量电极，在其单侧耳垂位置a1处安放参考电极，在其头部前额处fpz位置安放地电极，电极测得的脑电信号经放大和模数转换后送往计算机；步骤2，参照图2和图3，将运动触发n200\p300刺激范通过计算机屏幕同时呈现在使用者面前，连接光触发计时器，使用者头部距离计算机屏幕为60厘米，运动触发n200\p300刺激范式为分成上下两半的圆形，每个半圆中包含一组彩色、白色相间的圆点，在刺激呈现过程中，两组圆点最初位于半圆的中部，随后的1秒内两组圆点中的某一组随机地向半圆的内部或外部瞬时位移，并在该位置保持0.5秒，然后返回原位；运动触发n200\p300刺激范具体绘制方式为：外圆大小：510像素；内圆大小：300像素；半圆中圆点大小：10像素；圆点排列方式：4行、12列，彩色、白色圆点交错排列，每行圆点的圆周相接，每列圆点圆心相距0.2π弧度；参照图4，∠α为最下排两端圆点连线相对与使用者的视角，代表该组圆点阵列的大小，∠β为最下排圆点与范式中心连线相对使用者的视角，代表该组圆点到范式中心的距离；两组圆点在半圆中三个位置的具体参数如表1所示：表1位置αβα/β向内6.8°4.7°1.446初始8.2°5.7°1.438向外9.7°6.7°1.447步骤3，待运动触发n200\p300刺激范绘制完成后，按以下步骤进行：步骤3-1，运动触发n200\p300刺激范呈现在计算机屏幕上，使用者注视两个半圆中的任意一组圆点，使用者注视的一组圆点称为目标，而另一组圆点称为非目标；步骤3-2，在屏幕角落位置设置同步定时时标，时标的闪烁与两组圆点跳动的时刻同步，在时标的位置放置时标计，计算机同步采集刺激出现时的时标标志位，并通过测量电极采集脑电信号，使用有监督机器学习分类器判断出刺激目标，具体包含以下操作：首先，对脑电信号作滤波和陷波处理；其次，将脑电信号按照刺激出现的时标标志位进行截取得到事件相关电位；再次，将单次实验获得的事件相关电位按照目标、非目标出现的时间点截取，目标数据标签为1，非目标数据标签为0，整合成数据集，实验分为预实验和正式实验；步骤4，将预实验获得的数据集，输入到有监督机器学习分类器中，进行分类模型的训练；步骤5，将正式实验获得的数据集，输入到训练好的分类模型中，进行分类，通过分类结果判定使用者所注视的目标，并显示在计算机屏幕上，实现对使用者的视觉反馈；步骤6，计算机完成目标识别后，返回步骤3，重复步骤3至步骤5，进行下一次目标识别任务。采用实施例方案对八名使用者(subject1～subject8)进行了实验，实验过程中同步记录并实时显示脑电信号，以便在实验中检查使用者状态，防止使用者产生眨眼、体动等动作，保证脑电信号的数据质量，按照上述步骤1对使用者安放电极，按照上述步骤2将运动触发n200\p300范式绘制出并呈现于计算机屏幕上，使用者头部距离计算机屏幕为60厘米；按照上述步骤3至步骤6识别使用者注视的目标，每名使用者均进行8轮实验，8轮实验的总时长约为31分钟，两轮实验之间的间隔时间为3分钟，每轮实验时长77秒，包含10次刺激，每次实验持续5秒，两次实验之间间隔3秒。八名使用者分别采用线性判别分析(lda)、支持向量机(svm)和逐级线性判别分析(swlda)这三种有监督机器学习分类器进行分类，分类结果如图5所示。采用线性判别分析平均识别正确率为73.73％，采用逐级线性判别分析平均识别正确率为74.89％，采用支持向量机平均识别正确率为77.44％。一名使用者参与实验后，提取出全部目标事件相关电位，作叠加平均后参照图6，从图中可以看出该名使用者的脑电信号包含明显的n200和p300成分，表明了范式诱发的有效性。八名使用者单次实验的识别正确率达到70％以上，表明该技术能够成功诱发n200\p300响应，且能够较为准确地实现目标识别。当前第1页12