一种基于运动想象脑-机接口的反馈系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及脑-机接口领域，尤其涉及一种基于运动想象脑-机接口的反馈系统。
【背景技术】
[0002]第一次脑-机接口国际会议给出的BCI(脑-机接口)的定义是:“BCI是一种不依赖于大脑外围神经与肌肉正常输出通道的通讯控制系统。”目前的研究成果中，它主要是通过采集和分析不同状态下人的脑电信号，然后使用一定的工程技术手段在人脑与计算机或其它电子设备之间建立起直接的交流和控制通道，从而实现一种全新的信息交换与控制技术，可以为残疾人特别是那些丧失了基本肢体运动功能但思维正常的病人提供一种与外界进行信息交流与控制的途径。即可以不需语言或肢体动作，直接通过控制脑电来表达意愿或操纵外界设备。为此，BCI技术也越来越受到重视。
[0003]在BCI的研究中，运动想象作为一种主动式人机交互范式，更加符合正常人大脑思维活动方式，在一定程度的训练后，使用者便可进行在线ΜΙ-BCI (Motor imagery-braincomputer interface，运动想象脑-机接口)系统的交互控制。此外，系统控制信号源一般使用来自于使用者运动想象过程中头皮脑电的能量特征，可进行一段较长时间段的累加或优化来控制指令输出，有较强的可操作性。
[0004]基于上述优点可以看出，对于运动想象的深入研究及开发一种实用型便携式的ΜΙ-BCI系统有助于更加清楚地了解人类大脑，实现真正的人机交互，具有很强的理论与应用价值。
[0005]然而，目前大多数ΜΙ-BCI设计是一个开环系统，即只存在使用者运动想象到指令输出一条单向的控制通路，缺乏指令输出后的反馈通路，进而降低了系统的普适性及用户体验。
【发明内容】
[0006]本发明提供了一种基于运动想象脑-机接口的反馈系统，将ΜΙ-BCI系统指令输出及意念控制过程变得可视化，提高用户体验，详见下文描述:
[0007]一种基于运动想象脑-机接口的反馈系统，所述反馈系统包括:反馈模块、脑电采集器、无线传输模块及终端设备；
[0008]所述反馈模块，用于编写反馈界面；
[0009]所述脑电采集器，用于采集与运动相关导联的脑电信号;所述脑电信号由头皮电极探测后经过脑电采集器放大、滤波后通过所述无线传输模块传输至所述终端设备；
[0010]所述终端设备，用于对脑电信号进行数据处理提取运动想象特征信号，运动想象特征信号用于模式识别后形成视觉反馈，控制反馈界面，构成一个闭环控制系统。
[0011 ]其中，所述终端设备包括:初始反馈模块，
[0012]达到初始判定阈值，则输出目标指令反馈结果，否则不触发目标指令反馈；
[0013]经利用积累的数据建立共空间模式加支持向量机模型，作为初始模型，并获取决策值阈值；
[0014]使用者进入反馈训练阶段，不断更新初始模型，并根据决策值阈值提高初始模型的适用性。
[0015]其中，所述终端设备包括:在线反馈模块，
[0016]对每次采集的脑电数据进行脑电的特征提取与分类识别；
[0017]若检测到使用者运动想象特征对应的决策值大于决策值阈值，则输出目标指令反馈结果;反之，若未检测到使用者的想象动作，则不触发反馈。
[0018]其中，所述反馈界面为游戏反馈界面。
[0019]本发明提供的技术方案的有益效果是:
[0020]1、本发明设计了基于运动想象脑-机接口技术下的反馈控制系统，利用视觉反馈的形式，能够动态、在线地实现使用者运动想象过程的可视化，克服了传统ΜΙ-BCI系统单向控制缺陷，可更好引导使用者的运动想象方式，更接近实际应用，有望为新型ΜΙ-BCI系统设计提供关键技术保障，也为脑-机接口尽快步入大范围应用阶段奠定基础。
[0021]2、本发明与传统ΜΙ-BCI系统相比，更符合正常思维行动控制过程和接近实际交互应用，有望为新型ΜΙ-BCI提供关键技术保障。
[0022]3、该项发明可以用于残疾人康复、电子娱乐、工业控制、航天工程等领域，进一步研究可以得到完善的脑-机接口系统，有望获得可观的社会效益和经济效益。
【附图说明】
[0023]图1(a)为系统设计框图；
[0024]图1(b)为脑电采集导联分布图；
[0025]图2为系统在线实验过程图；
[0026]图3为在线数据处理流程图；
[0027]图4为线性可分的分离超平面示意图。
【具体实施方式】
[0028]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
[0029]基于【背景技术】中存在的缺点，设计一种同时面向ΜΙ-BCI系统调节和使用者自适应想象模式的反馈控制方式，在指令输出端口与使用者之间建立一条反馈通路，令运动想象过程变得可视化，更好地引导其进行意念控制，达到“身随意动，思行合一”的运动想象系统体验效果，对于ΜΙ-BCI系统的实用化研究具有重大的意义。
[0030]正常人在实际肢体动作或者想象动作，引起皮层运动中枢中大量神经元活动状态的改变，从而使得脑电信号中的某些频率成分同步减弱或者增强，该信号特征被称为事件相关去同步/同步(event-related(de)synchronizat1n，ERD/ERS) aERD/ERS是出现在感觉运动皮层特定频带的信号，主要集中在alpha节律(8?13Hz)和beta节律(14?30Hz)。通过使用者运动想象诱发的脑电信号，ERD/ERS能够直接反映使用者的主观运动意识，且想象动作符合大脑正常思维活动的状态，该类BCI不易让使用者感到疲劳。
[0031 ] 实施例1
[0032]本发明实施例提供了一种基于运动想象脑-机接口的反馈系统，系统用于设计用户运动想象反馈的在线实验，搭建好实验所需的脑电信号采集装置，然后采集操作者脑电信号数据，将其存储后再进行一定的预处理、特征提取、分类识别，参见图1(a)，该反馈系统包括:反馈模块1、脑电采集器2、无线传输模块3及终端设备4。
[0033]反馈模块1，用于编写反馈界面。
[0034]具体实现时，该反馈界面可以在Matlab平台下编写设计，可进行目标任务、想象次数、等参数的设置。本发明实施例对参数的设置不做限制，可以根据实际应用中的需要进行设定。
[0035]脑电采集器2，用于采集与运动相关导联的脑电信号。
[0036]S卩，使用者安静地坐于距屏幕约lm(具体的取值根据实际应用中的环境进行设定，本发明实施例对此不做限制)的靠椅上，注视反馈界面，进行运动想象(想象左手或右手抬起)。在此过程中使用者的脑电会产生相应的变化:脑电信号在大脑皮层产生，由头皮电极探测后经过脑电采集器2放大、滤波后通过无线传输模块3传输至终端设备4。
[0037]无线传输模块3，用于将脑电信号传输至终端设备1。
[0038]终端设备4，用于对脑电信号进行数据处理提取运动想象特征信号，该运动想象特征信号用于模式识别形成视觉反馈，构成一个闭环控制系统。
[0039]S卩，终端设备4对运动想象特征信号进行解码，输出目标指令反馈结果至虚拟串口，控制反馈界面，进而形成了相应的视觉反馈，引导使用者利用更优的想象方式实现更好的控制，从而构成一个闭环控制系统。
[0040]综上所述，本发明实施例通过上述的设备、模块将ΜΙ-BCI系统指令输出及意念控制过程变得可视化，提高了用户体验。
[0041 ] 实施例2
[0042]下面结合具体的例子、附图对实施例1中的方案进行详细的描述，详见下文:
[0043]脑电采集器2采集与运动相关导联(共14通道，即AF3、AF4、F3、F4、F7、F8、FC5、FC6、T7、T8、P7、P8、01、02，参见图1(b))的脑电信号。
[0044]终端设备4又包括初始反馈模块和在线反馈模块，其中，初始反馈模块具体的实验过程如图2所示:
[0045]1)在没有初始模型的情形下采集实时脑电，使用者首先静息30s，并根据后20s数据ERD能量值生成初始判定阈值；
[0046]2)进入20s的MI反馈界面训练，达到初始判定阈值则输出目标指令反馈结果，否则不触发目标指令反馈；
[0047]即，通过该步骤的操作反馈系统形成了一次视觉反馈。
[0048]3)经过两轮上述过程，利用积累的数据建立共空间模式+支持向量机(CSP+SVM)模型，作为初始模型，并形成更可信的决策值阈值判定标准；
[0049]此时可以将共空间模式+支持向量机模型作为再次实验的初始模型。
[0050]4)使用者同样静息30s，进入20s反馈训练阶段，利用新数据不断更新初始模型，并且根据决策值阈值来量化，进一步提高初始模型的适用性。
[0051 ]即，通过该步骤的操作反馈系统又形成了视觉反馈。
[0052]在以一个具有普适性的基础模型或基于个体在之前的训练中得到的模型下，CSP+SVM模型正确率虽然不高但仍能满足基础控制要求，随着后期数据积累，在线实时进行数据和初始模型的自适应更新，从而提高正确率。其优点为在保证在线更新建模的正确率的前提下能够减少训练时间，提尚训练效率。
[0053]进一步，在线反馈模块采用的在线数据处理流程如图3所示:
[0054]1)在线实验过程中，使用者面前的计算机会显示反馈控制界面，并提示使用者进行动作想象；
[0055]2)从第一次采集到2s的数据开始，以Is的时间滑动窗每次采集当前2s的脑电数据进行脑电的特征提取与分类识别；
[0056]其中，具体的时间取值根据实际应用中的需要进行设定，本发明实施例仅以上述数据为例进行说明，但不做具体的限制。
[0057]3)若检测到使用者运动想象特征对应的SVM决策值大于决策值阈值，则输出目标指令反馈结果;反之，若未检测到使用者的想象动作，则不触发反馈。
[0058]综上所述，本发明实施例通过上述的设备、模块将ΜΙ-B