一种神经反馈非应答者的检测方法及系统

本申请涉及神经反馈检测，尤其涉及一种神经反馈非应答者的检测方法及系统。

背景技术：

1、神经反馈又称为脑电生物反馈、脑波反馈，是一种基于大脑活动特征的分析方式。神经反馈是指对用户进行神经反馈训练时，通过采集用户的脑电信号并从中提取部分脑电活动特征作为反馈指标，根据反馈指标对用户进行心理指标预测、脑结构指标预测、神经生理指标预测等。神经反馈可以用于辅助用户学习神经生理参数的自我调节，例如，当用户参与神经反馈训练时，将神经反馈指标与反馈形式相映射，以听觉、视觉、触觉刺激等特定的反馈形式实时地给予用户反馈，通过上述反馈回路，可以诱导用户的大脑功能和行为发生改变，从而使用户能够更好地控制神经生理参数。

2、神经反馈训练的方案包括多种，但由于用户之间的个体差异性，神经反馈训练对不同用户会产生不用的干预效果，因此，为了评估用户在神经反馈训练期间用户的变化趋势，可以对神经反馈结果的干预效应进行评估，从而区分出应答者和非应答者，应答者即训练期间反馈参数大于评估指标值的用户，即检测神经反馈是否能够改变用户的脑电模式，评估神经反馈训练的有效性。在辅助用户自我调节神经生理参数时，可以根据神经反馈结果预测并筛查出反馈结果较差的用户，并为用户调整神经反馈训练方案。

3、然而，对于神经反馈结果的检测均侧重于群体差异，无法满足对个体进行精准分析的需求。评估用户干预效应大小的指标容易受到用户自身的基线异常值的影响，进而可能导致用户干预效应大小的评估存在误差。并且由于脑电基线的改善并不一定带来行为上的变化，评估指标可能会将没有行为改善的用户评估为应答者，无法满足用户的实际需求。

技术实现思路

1、本申请提供一种神经反馈非应答者的检测方法及系统，以解决神经反馈结果的检测存在误差的问题。

2、第一方面，本申请提供一种神经反馈非应答者的检测方法，包括：

3、获取脑电信号集和行为数据，所述脑电信号集包括多个脑电信号，所述脑电信号包括基线脑电信号和干预脑电信号，所述基线脑电信号为神经反馈训练前的脑电信号，所述干预脑电信号为神经反馈训练后的脑电信号，所述行为数据为神经反馈训练前后的行为特征；

4、在所述脑电信号中提取脑电特征，以及根据所述脑电特征和所述行为数据计算干预效应值，所述干预效应值包括脑电干预效应值和行为干预效应值，所述脑电干预效应值用于表征神经反馈训练前后脑电信号的干预效果，所述行为干预效应值用于表征神经反馈训练前后目标行为的干预效果；

5、根据所述干预效应值标记所述脑电特征的脑电类别；

6、构建神经网络模型，以及根据标记有脑电类别的脑电特征训练所述神经网络模型，以获得神经反馈检测分类模型；

7、将待测脑电信号的脑电特征输入至所述神经反馈检测分类模型，以获得所述神经反馈检测分类模型输出的分类结果。

8、第二方面，本申请提供一种神经反馈非应答者的检测系统，包括脑电信号采集设备和连接所述脑电信号采集设备的控制器，所述脑电信号采集设备用于采集脑电信号，所述控制器被配置为执行以下程序步骤：

9、获取脑电信号集和行为数据，所述脑电信号集包括多个脑电信号，所述脑电信号包括基线脑电信号和干预脑电信号，所述基线脑电信号为神经反馈训练前的脑电信号，所述干预脑电信号为神经反馈训练后的脑电信号，所述行为数据为神经反馈训练前后的行为特征；

10、在所述脑电信号中提取脑电特征，以及根据所述脑电特征和行为数据计算干预效应值，所述干预效应值包括脑电干预效应值和行为干预效应值，所述脑电干预效应值用于表征神经反馈训练前后脑电信号的干预效果，所述行为干预效应值用于表征神经反馈训练前后目标行为的干预效果；

11、根据所述干预效应值标记所述脑电特征的脑电类别；

12、构建神经网络模型，以及根据标记有脑电类别的脑电特征训练所述神经网络模型，以获得神经反馈检测分类模型；

13、将待测脑电信号的脑电特征输入至所述神经反馈检测分类模型，以获得所述神经反馈检测分类模型输出的分类结果。

14、由以上技术方案可知，本申请提供一种神经反馈非应答者的检测方法及系统，所述方法可以在获取到脑电信号和行为数据后，对脑电信号进行特征提取，提取脑电特征，并根据脑电特征和行为数据计算干预效应值，以及根据干预效应值对神经反馈训练的干预结果进行评估，进而标记每个脑电特征的脑电类别。再根据标记有脑电类别标签的脑电特征训练神经网络模型，以获得神经反馈检测分类模型。其中，脑电信号包括基线脑电信号和干预脑电信号，基线脑电信号和干预脑电信号分别为神经反馈训练前后的脑电信号，行为数据为神经反馈训练前后的目标行为数据，干预效应值用于表征神经反馈训练的干预效果。所述方法通过将不同阶段的脑电数据和行为数据结合，更全面和准确地衡量神经反馈训练的干预效应，进而提高神经反馈结果的检测精准度。

技术特征：

1.一种神经反馈非应答者的检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在所述脑电信号中提取脑电特征的步骤之前，还包括：

3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，根据所述脑电特征和所述行为数据计算干预效应值的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，根据所述计算矩阵表计算干预效应值的步骤，包括：

5.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，根据所述计算矩阵表计算干预效应值的步骤，包括：

6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，根据所述干预效应值标记所述脑电特征的脑电类别的步骤，包括：

7.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，根据标记有脑电类别的脑电特征训练所述神经网络模型的步骤之前，还包括：

8.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，根据标记有脑电类别的脑电特征训练所述神经网络模型的步骤之前，还包括：

9.根据权利要求8所述的检测方法，其特征在于，获取所述脑电特征中每个特征的权重的步骤，还包括：

10.一种神经反馈非应答者的检测系统，其特征在于，所述系统包括脑电信号采集设备和连接所述脑电信号采集设备的控制器，所述脑电信号采集设备用于采集脑电信号，所述控制器被配置为执行以下程序步骤：

技术总结
本申请提供一种神经反馈非应答者的检测方法及系统，所述方法可以在获取到脑电信号和行为数据后，对脑电信号进行特征提取，提取脑电特征，并根据脑电特征和行为数据计算干预效应值，以及根据干预效应值对神经反馈训练的干预结果进行评估，进而标记每个脑电特征的脑电类别。再根据标记有脑电类别标签的脑电特征训练神经网络模型，以获得神经反馈检测分类模型。其中，干预效应值用于表征神经反馈训练的干预效果。所述方法通过将不同阶段的脑电数据和行为数据结合，更全面和准确地衡量神经反馈训练的干预效应，进而提高神经反馈结果的检测精准度。

技术研发人员：胡斌,蔡涵书,王岩,凌欣
受保护的技术使用者：兰州大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13