一种基于ERN反馈的脑‑机接口系统的制作方法

本发明涉及脑-机接口（brain-computerinterface，bci）技术领域，更具体地说，涉及一种基于ern反馈的脑-机接口系统。

背景技术：

脑-机接口(braincomputerinterfaces,bci)是一种不依赖于大脑外围神经和肌肉而直接控制执行设备的系统，通过解码人脑意识信号，实现对外部装置的控制。bci在医疗康复、生活娱乐、军事行动领域有广泛的应用前景，已经成为脑科学、神经生理学、信号分析、控制科学和计算机科学的交叉研究热点。

目前bci研究已经取得了一定的进展，然而，任务类别少和任务识别正确率低是制约bci系统发展的主要因素。引入反馈机制是提高bci系统正确率的重要途径之一，当前具有反馈机制的bci系统处理步骤一般为：脑电采集、预处理、任务分类识别、执行设备执行任务、视觉反馈，如公布号cn105468143a。然而，视觉反馈发生在执行设备执行任务后，没有对此次任务进行调整。神经生理学研究表明：个体在感知发生错误时，其头皮额中央区可以记录到与错误反应特定相关的负走向波形，称为错误相关负电位（errorrelatednegativity，ern）。当屏幕显示的分类识别和个体意愿相驳时，可诱发ern，通过检测ern实现在执行设备运作前反馈并进行指令纠错。

因此，本发明针对现有脑-机接口技术的不足，提供一种性能可靠的基于ern脑-机接口反馈系统。

技术实现要素：

本发明针对在脑-机接口中采用视觉反馈构成闭环系统的弊端，基于使用者得知脑-机接口任务错误时（个体在感知发生错误）诱发ern的原理，通过屏幕实时显示脑-机接口分类识别结果，通过是否能检测到ern，实现在执行设备运作前反馈并进行指令纠错。

为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：一种基于ern反馈的脑-机接口系统，包括脑电采集模块、预处理模块、任务分类识别模块、屏幕显示模块、ern检测模块、执行设备模块、智能终端载体；所述的脑电采集模块采用采集卡，信号放大器，10-20国际标准电极位置的电极帽组成，用于采集脑电信号；所述的预处理模块用于对采集到的脑电信号滤波，去伪迹，去基线；所述的任务分类识别模块用于对脑-机接口任务分类识别；所述的屏幕显示模块用于实时显示脑-机接口任务分类识别结果；所述的ern检测模块用于检测ern；所述的执行设备模块将脑-机接口任务分类识别结果转化为指令，控制执行设备运作；所述的智能终端载体是预处理模块中预处理算法程序、任务分类识别模块中任务分类识别算法程序、ern检测模块中ern检测算法程序、以及辅助程序的载体平台，其中辅助程序用于管理各个模块之间的协同运作。

所述的脑-机接口任务模块包括运动想象脑-机接口模式、p300脑-机接口模式、ssvep脑-机接口模式三种模式。

所述的屏幕显示模块置于使用者视野前，实时显示脑-机接口任务分类识别结果，作为ern的诱发事件。

所述的ern检测模块检测出ern，脑-机接口任务失败，反馈为负；未检测出ern，脑-机接口任务成功，反馈为正。当反馈为正，执行模块执行脑-机接口任务；当反馈为负，进行系统纠正。当反馈为正，执行设备模块将此次分类识别结果转化为指令，控制执行设备运作；当反馈为负，进行系统纠正。

所述的系统纠正，当脑-机接口任务是两分类任务时，执行设备模块将另一类分类识别结果转化为指令，控制执行设备运作；当脑-机接口任务是多分类任务，舍弃此次脑-机接口分类识别结果。

所述的预处理算法程序内置预处理模块，用于对脑电信号进行滤波、去伪迹、去基线处理。

所述的任务分类识别算法程序用于识别脑-机接口任务。

所述的ern检测算法采用小波变换重构信号，提取低频时域和高频时域、频域特征进行单次检测。

所述的辅助程序用于控制各个模块之间的协同运作。

对屏幕显示脑-机接口识别结果的出现时刻打标，以定位ern的起始点。

使用者使用系统前，建立使用者的ern检测模型。

采用本发明提供的技术方案，与已有的公知技术相比，具有如下有益效果：（1）本发明的一种基于ern反馈的脑-机接口系统基于ern原理，通过是否能检测到ern，实现在执行设备运作前反馈。

（2）本发明的一种基于ern反馈的脑-机接口系统可以完成运动想象脑-机接口模式、p300脑-机接口模式和ssvep脑-机接口模式的反馈。

（3）本发明的一种基于ern反馈的脑-机接口系统ern检测算法采用小波变换，提取0-4hz时域特征，4-8hz，8-16hz时域、频域特征进行单次ern检测。

附图说明

图1为基于ern反馈的脑-机接口系统的示意图。

图2为基于ern反馈的脑-机接口系统的系统框图。

图3为普通的视觉反馈脑-机接口系统的系统框图。

图4为基于ern反馈的脑-机接口系统的流程图。

图5为脑电采集的通道图。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

一种基于ern反馈的脑-机接口系统，包括脑电采集模块、预处理模块、任务分类识别模块、屏幕显示模块、ern检测模块、执行设备模块、智能终端载体；所述的脑电采集模块采用采集卡，信号放大器，10-20国际标准电极位置的电极帽组成，用于采集脑电信号；所述的预处理模块用于对采集到的脑电信号滤波，去伪迹，去基线；所述的任务分类识别模块用于对脑-机接口任务分类识别；所述的屏幕显示模块用于实时显示脑-机接口任务分类识别结果；所述的ern检测模块用于检测ern；所述的执行设备模块将脑-机接口任务分类识别结果转化为指令，控制执行设备运作；所述的智能终端载体是预处理模块中预处理算法程序、任务分类识别模块中任务分类识别算法程序、ern检测模块中ern检测算法程序、以及辅助程序的载体平台，其中辅助程序用于管理各个模块之间的协同运作。

参看图1，本发明由脑电采集模块、预处理模块、任务分类识别模块、屏幕显示模块、ern检测模块、执行设备模块、智能终端载体7部分构成。

参看图1，所述的预处理模块、任务分类识别模块、ern检测模块以程序形式内置于智能终端载体。

参看图1，所述的脑电采集模块由采集卡、信号放大器、10-20国际标准电极位置的电极帽构成，脑电信号由置于使用者头上的电极帽采集，然后交给采集卡和信号放大器处理。

所述的预处理模块用于对采集到的脑电信号进行滤波，去伪迹，去基线，提高脑电信号的信噪比。

所述的任务分类识别模块包括运动想象脑-机接口模式、p300脑-机接口模式、ssvep脑-机接口模式三种模式；其采用对应脑-机接口模式的分类识别算法，对使用者在脑-机接口任务态时刻的eeg分类识别；其在对任务分类识别前，首先要建立使用者对应模式的分类器模型。

所述的ern检测模块对使用者在屏幕显示时刻后的eeg，采用小波变换，提取0-4hz时域特征，4-8hz，8-16hz时域、频域特征的算法进行单次ern检测；在进行单次ern检测前，首先要建立使用者诱发ern与非诱发ern的分类器模型。

所述的智能终端载体还内置有辅助程序，用于管理各个模块之间的协同运作。

参看图1，所述的屏幕显示模块置于使用者视野前50-70cm，实时显示脑-机接口任务分类识别结果；使用者根据显示结果判断是否和意愿相同，从而引发未感知错误与感知错误，进而未诱发ern与诱发ern；对使用者感知错误时刻准确定位，是检测ern的关键，本发明通过对屏幕显示的出现时刻打标，以定位ern的起始点。

参看图1，执行设备模块通过wifi与智能终端载体通信，将智能终端载体发出脑-机接口任务分类识别结果转化为指令，控制执行设备运作。

参看图2，本发明的具体运行步骤如下：（1）使用者开始使用本发明后，先有一段提示说明。

（2）使用者执行系统的脑-机接口任务。

（3）屏幕实时显示脑-机接口任务分类识别结果，并记录标签。

（4）进行ern单次检测。

（5）当ern检测模块检测出ern，脑-机接口任务失败，反馈为负；未检测出ern，脑-机接口任务成功，反馈为正。

（6）当反馈为正，根据此次脑-机接口分类识别的结果转化为指令，执行设备模块执行指令；当反馈为负，进行系统纠正。

（7）当机接口任务是两分类任务时，根据此次脑-机接口分类识别相对的结果转化为指令，执行设备模块执行指令；机接口任务是多分类任务时，返回（2），继续执行此次的脑-机接口任务。

参看图3、图4，本发明基于ern原理，通过是否能检测到ern，实现在执行设备执行脑-机接口任务前反馈并进行指令纠错。

参看图5，本发明采用“af3、af4、f7、f6、fc1、fc2”通道采集eeg，通道采用10-20国际标准电极位置。

ern信噪比低,个体差异大，单次检测ern是本发明的核心难点。本发明采用小波变换重构信号，提取低频时域和高频时域、频域特征进行单次检测。具体步骤如下：（1）输入“af3、af4、f5、f6、fc3、fc4”6个通道，反馈刺激后200-600mseeg数据x(i)。

（2）去除已采集eeg的基线，眼电，并降采样至250hz。

（3）选取db4为小波基函数,进行6层小波分解。

（4）选取d5层、d6层、c6层小波系数重构xd5(i)，xd6(i)，xc6(i)信号。

（5）计算6通道重构信号xc6(i)的平均值，间隔50ms提取采样点作为ern低频时域特征；计算6通道重构信号xd5(i)、xd6(i)的均方差、能量，然后求平均作为ern高频时域、频域特征。共提取12维特征。

以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。