一种主动式脑机交互系统运动想象任务分类方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明属于脑-机交互（BCI）【技术领域】，具体是一种主动式脑机交互系统运动想象任务分类方法及装置。解决了目前对于主动式运动想象任务模式分类准确率不高、执行时间较长的技术问题。一种主动式脑机交互系统运动想象任务分类方法，包括：（1）采集训练阶段原始脑电信号；（2）脑电信号的预处理与特征提取，计算检测阈值Vd；（3）主动想象阶段脑电信号的采集与状态检测，根据阈值检测大脑空闲状态和想象运动状态；（4）运动想象脑电特征分类，对想象运动状态脑电特征进行左、右手运动想象任务分类。本发明所述的阈值检测结合支持向量机的脑电特征分类方法稳定、可靠，提高了运动想象脑电特征分类的准确率，并可有效减少分类执行时间。
【专利说明】一种主动式脑机交互系统运动想象任务分类方法及装置
【技术领域】
[0001]本发明属于脑-机交互【技术领域】,具体是一种主动式脑机交互系统运动想象任务分类方法及装置。
【背景技术】
[0002]脑-机交互技术(BCI)是不依赖于常规脑外周神经和肌肉系统，在人脑和外部设备之间建立的一种通信系统。它利用计算机等设备对特定任务下采集的脑电数据进行分析，将大脑信息转换为控制命令，实现人与外界的交流以及对外部环境的控制。BCI系统提供了一种全新的通信和控制方式，它为那些肢体残疾但大脑意识清楚的截瘫患者带来了福音。可以帮助肢体严重残疾的人，使其在一定程度上恢复与外界交流的能力，协助中风患者进行电、磁刺激等生物反馈治疗和康复训练，以及进行家用电器、电脑游戏、信号灯等外部设备的控制等。
[0003]运动想象BCI系统分为主动式BCI和被动式BCI两类。所谓被动式BCI，就是受试者在确定或不确定的时间内，在任务提示界面的同步提示下进行运动想象任务切换，其模式识别的目的是对不同运动想象任务诱发脑电(EEG)信号进行特征提取和分类，因此受试者不是完全意义上的控制者。主动式BCI系统中没有同步提示刺激，由受试者自主控制思维活动，系统采集并分析连续的EEG信号，并对不同任务诱发的EEG特征进行识别，进而转化成相应的控制命令，实现对外设的实时控制。主动式BCI系统提供了一种更加灵活、自然的人机交互方式，是BCI技术发展的趋势。主动式运动想象BCI模式识别的难点之一是判断受试者何时处于非运动想象状态，即空闲状态。由于空闲状态信号不仅会增加数据处理的时间开销，还会对想象运动状态产生干扰，影响识别的准确性。因此，主动式BCI系统的关键问题就是检测受试者大脑的想象运动状态和空闲状态，再经过运动想象脑电特征提取和模式识别，将受试者想象意图转化为数字指令，实现与外部设备的实时通信和控制。
[0004]当人们实际做或仅想象单侧肢体运动时,大脑感觉运动皮层会出现EEG的节律性活动，在8HZ?13HZ ( μ节律)频段上，EEG信号幅度将发生相应改变，当大脑对侧EEG信号幅度明显减小，称为事件相关去同步(ERD);而大脑同侧EEG信号幅度明显增大，称为事件相关同步(ERS)。这种变化可以在大脑感觉运动皮层的C3、C4导联位置附近测量得到。大脑皮层这种工作模式反映了大脑可以通过抑制周围皮层区域活动来提高焦点功能皮层区的激活程度。ERD/ERS现象也表明特定频段上的EEG信号在能量上减小或增加，反映了大脑想象单侧肢体运动的状态，可以作为获取大脑想象左、右手运动想象脑电特征的依据。
[0005]目前，运动想象脑电特征识别方法主要有基于贝叶斯线性判别的分类器检测方法，测试集样本的分类结果正确率和均方误差分别为77.62%和0.495，其特征提取过程需要公共空间频率模式算法和ARMA谱估计方法提取样本的空域和频域特征，其实时性较差。赵丽和王磊等人利用睁眼产生的α波阻断、闭眼引起α波能量增大现象，设计主动式BCI系统，对受试者想象运动状态和空闲状态进行区分，但是这种方法需要更多的脑电导联数和受试者的配合，且容易受到眨眼的影响George等人采用离线训练，基于最大化两类运动想象正确判别率，最小化空闲状态错误判别率的思想，利用检测特征曲线，寻找最优上下阈值的方法进行分类，然而在实际应用中很难获取有效的完全意义的空闲状态训练样本，且在线运动想象脑电特征分类时间开销大，因此实际应用中受到较大限制。
【发明内容】
[0006]本发明为解决目前主动式运动想象脑电特征分类准确率不高、分类时间较长的技术问题，提供一种主动式脑机交互系统运动想象任务分类方法及装置。
[0007]本发明所述主动式脑机交互系统运动想象任务分类方法是采用以下技术方案实现的:一种主动式脑机交互系统运动想象任务分类方法，包括以下步骤:
[0008](1)采集训练阶段原始脑电信号:受试者头戴电极帽，按照国际标准10-20导联法安放电极，在屏幕上出现‘ + ’符号提示以及向左或向右箭头提示下，采集受试者的脑电信号，包括空闲状态脑电信号以及左手或右手运动想象脑电信号；出现左箭头时，大脑处于左手运动想象状态，出现右箭头时，大脑处于右手运动想象状态；在出现每个向左或向右指示箭头之前，都会出现‘ + ’符号提示，此时大脑处于空闲状态；一个空闲状态与左手运动想象状态组成一次事件，一个空闲状态和一个右手运动想象状态也组成一次事件；包含左手运动想象的事件与包含右手运动想象的事件是随机出现；一次事件中包括空闲状态持续时间O~3s随机，运动想象状态持续时间3~6s随机，且空闲状态持续时间与运动想象状态持续时间之和必须为6s ;对于每次事件可以采集到C3导联的一组脑电数据和C4导联的一组脑电数据，一次事件每个导联的脑电信号采样点为1000*6个；
[0009](2)脑电信号的预处理与特征提取；采用脑电功率叠加平均方法对采集到的脑电信号预处理，其计算公式为:
[0010]
【权利要求】
1.一种主动式脑机交互系统运动想象任务分类方法，其特征在于，包括以下步骤: (1)采集训练阶段原始脑电信号:受试者头戴电极帽，按照国际标准10-20导联法安放电极，在屏幕上出现‘ + ’字符号提示以及向左或向右箭头提示下，采集受试者的脑电信号，包括空闲状态脑电信号以及左手或右手运动想象脑电信号；出现左箭头时，大脑处于左手运动想象状态，出现右箭头时，大脑处于右手运动想象状态；在出现每个向左或向右指示箭头之前，都会出现‘ + ’字符号，此时大脑处于空闲状态；一个空闲状态与左手运动想象状态组成一次事件，一个空闲状态和一个右手运动想象状态也组成一次事件；包含左手运动想象的事件与包含右手运动想象的事件是随机出现；一次事件中包括空闲状态持续时间O~3s随机，运动想象状态持续时间3~6s随机，且空闲状态持续时间与运动想象状态持续时间之和必须为6s ;对于每次事件可以采集到C3导联的一组脑电数据和C4导联的一组脑电数据，一次事件每个导联的脑电信号采样点为1000*6个； (2)脑电信号的预处理与特征提取；采用脑电功率叠加平均方法，对采集到的脑电信号预处理，其计算公式为:
2.一种主动式脑机交互系统运动想象任务分类装置，用于实现如权利要求1所述的方法，包括用于采集脑电信号的脑电电极(I )、与脑电电极(I)信号输出端顺次连接的脑电放大器(2)、A/D转换器(3)、包含有按键键盘(6)的数据处理计算机(4);数据处理计算机(4)的输出端分别连接有外部控制系统(7)和红绿灯显示界面(5);其特征在于，所述数据处理计算机(4)在相应软件的支持下，根据计算得出的阈值，判断出主动想象阶段采集的脑电数据中的想象运动状态信号，并将想象运动状态的脑电特征进行左、右手运动想象任务分类；将模式分类的输出信号转换成数字控制指令，分别输入给红绿灯显示界面(5)和外部控制系统(7 )。
3.如权利要求2所述一种主动式脑机交互系统运动想象任务分类装置，其特征在于，当受试者大脑完成左、右手运动想象任务后，通过按键键盘(6)不同按键将受试者的左、右手运动想象意图以字母方式输入到数据处理计算机(4 )。
4.如权利要求3所述的一种主动式脑机交互系统运动想象任务分类装置，其特征在于，数据处理计算机(4)将左、右手运动想象任务分类结果通过红绿灯显示界面(5)上的红绿灯呈现，反馈给受试者；如果红绿灯显示的运动想象任务分类结果与键盘按键字母表示的受试者想象动作意图一致，数据处理计算机(4)输出控制指令给外部控制系统(7)，对外部设备执行相应操作，并进行下一次想象动作任务；如果红绿灯显示的运动想象任务分类结果与键盘按键字母表示的受试者想象动作意图不一致，数据处理计算机(4)不输出控制指令给外部控制系统(7)，受试者需要继续想象同方向的动作任务。
【文档编号】G06F3/01GK103793058SQ201410049646
【公开日】2014年5月14日 申请日期:2014年2月13日 优先权日:2014年2月13日
【发明者】乔晓艳, 乔晓刚 申请人:山西大学