一种基于p300脑电模式的无阈值脑开关方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及脑机接口领域，特别涉及一种基于P300脑电模式的无阈值脑开关方 法。
【背景技术】
[0002] 脑机接口（brain computer interface,BCI)是一种不依赖外周神经系统及肌肉 组织，而在大脑与外界设备之间建立的直接的交流和控制通道，是一种新的人机接口技术， 该技术在残疾人(如肌萎缩性侧索硬化ALS，脑干中风，脊髓损伤SCI等）的生活辅助和康复 治疗方面具有重要作用，目前在国内外引起了广泛的关注。用于脑机接口的脑电模式主要 有运动想象、P300、SSVEP，可以用其中的一种模式构成单模态脑机接口，或者结合其中的多 种模式组成多模态脑机接口。采用P 3 0 0脑电模式的脑机接口可以工作在同步 (synchronous)或者异步(asynchronous)状态，同步脑机接口需要给定用户进行精神活动 的开始时间，而异步脑机接口则允许用户根据需要随时开始精神活动，显然异步脑机接口 的实用性更强，但由于异步脑机接口需要不断的检测用户处于控制状态还是空闲状态，所 以实现的难度较同步脑机接口大很多。
[0003] 脑开关是一种典型的异步脑机接口，它可用于控制另一同步脑机接口的开/关，或 者直接控制外部设备的开/关，如电视、电灯、空调等。一个性能优良的脑开关要求当用户处 于空闲状态时尽可能少出现误报，当用户处于控制状态时尽可能快速的响应。目前国内外 已经有一些基于运动想象，基于SSVEP，或者基于多种脑电模式的多模态脑机接口来实现脑 开关的功能。但这些现有的方法都需要依赖一个或多个阈值进行决策，即当计算出的某个 值超过设定的阈值时判定为控制状态，否则为空闲状态。这种做法具有以下三个缺点：第 一，阈值本身很难确定，因为需要折中的考虑真阳性率和假阳性率;第二，通常用R0C曲线选 择阈值，所以需要相对大量的训练数据，比较耗时;第三，选定的阈值不能长时间的使用，因 为脑电信号本身具有多变性。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于P300脑电模式的无 阈值的异步脑开关方法，同时保证其具有跟现有方法相当或者比现有方法更优的性能。即 本发明涉及的脑开关方法不需要设定任何阈值，同时保证空闲状态的低假阳性率和控制状 态的高真阳性率。
[0005] 本发明的目的通过下述技术方案实现：
[0006 ] -种基于P300脑电模式的无阈值脑开关检测方法，包括下列步骤：
[0007] S1、脑电采集硬件系统初始化及脑电刺激界面启动；
[0008] S2、通过所述脑电采集硬件系统分别采集使用者处于控制状态和空闲状态下脑电 训练数据；
[0009] S3、离线训练，分别对采集的处于控制状态和空闲状态下时间序列脑电训练数据 进行分割，得到特征向量及其对应的类别标签，并基于提取的特征向量和类别标签训练 SVM1分类器和SVM2分类器；
[0010] S4、在线实时处理，实时采集当前使用者的脑电信号数据，提取特征向量，分别通 过第一次分类决策和第二次分类决策，将使用者的脑电信号转化为控制外部设备"开/关" 的控制命令。
[0011] 进一步地，所述脑电刺激界面包含4个闪烁键，其中一个键为开关键，另外三个键 为伪键，所述闪烁键分别位于所述脑电刺激界面的右下角、左上角、右上角和左下角，并以 随机的方式闪烁用于诱发使用者的具有P300脑电模式的脑电信号。
[0012] 进一步地，所述步骤S3离散训练具体包括：
[0013] S31、预处理，将脑电训练数据进行带通滤波和标准化；
[0014] S32、特征提取，分别对处于控制状态和空闲状态下的脑电训练数据进行特征提 取，所述特征包括特征向量以及类别标签，其中所述特征向量提取过程为:从选定的"01"， "0z"，"02"，"P3"，"Pz"，"P4"，"CP3"，"CPz"，"CP4"，"C3"，"Cz"，"C4"，"FC3"，"FCz" 和 "FC4" 15个通道中为每次按键闪烁提取一段初始特征信号，经六分之一倍的下采样后将15个通道 的数据串联成一个P300脑电模式的特征向量/?，其中i、k、r分别代表第i个按键、第k个 round 和第 r 个 trial，ie{l，."，4}，ke{l，."，10}，re{l，."，20};
[0015] S33、分类器训练，利用所述P300脑电模式的特征向量^及其类别标签训练所述 SVM1分类器，然后用SVM1分类器对每个trial每次round的Ρ300脑电模式的特征向量进行测 试，得到对应的分值Si，将Si进行最大最小归一化得到运，将每个round的四个§1以1，2，3，4 的顺序组成特征向量珲，用于训练所述SVM2分类器。
[0016] 进一步地，所述步骤S4在线实时处理具体包括：
[0017] S40、实时数据采集，实时提取临时性保存的最近3个round的脑电信号数据；
[0018] S41、预处理，将脑电信号数据进行带通滤波和标准化；
[0019] S42、特征提取，对脑电信号数据进行特征向量提取，提取过程为:从选定的"01"， "0z"，"02"，"P3"，"Pz"，"P4"，"CP3"，"CPz"，"CP4"，"C3"，"Cz"，"C4"，"FC3"，"FCz" 和 "FC4" 15个通道中为每次按键闪烁提取最近3个round的脑电信号数据的特征信号，经六分之一倍 的下采样后将15个通道的数据串联成一个P300脑电模式的特征向量，将每个按键最近三次 闪烁对应的P300脑电模式的特征向量进行叠加平均作为当前闪烁键的P300特征向量；
[0020] S43、第一层分类决策，调用所述步骤S3离线训练得到的SVM1分类器，对四个在线 P300特征向量进行测试，得到4个分值，如果对应于开关键的分值是正的并且是最大的，则 转向步骤S44，否则，当前状态决策为空闲状态；
[0021] S44、第二层分类决策，将所述步骤S43得到的4个分值构成分值特征向量，并调用 所述步骤S3离线训练得到的SVM2分类器进行测试，得到一个新的分值。如果该分值是正的， 则当前状态决策为控制状态，否则为空闲状态，如果使用者被连续检测到3次控制状态，则 输出一个"开/关"的控制命令。
[0022] 进一步地，所述步骤S3离线训练中的最大最小归一化方法为：
[0023]
[0024 ] 其中S i和示分别为归一化之前和之后的SVM分值。
[0025] 进一步地，所述脑电刺激界面上的4个闪烁键的按键闪烁以round为单位，一个 round是指4个按键以随机的先后顺序各闪亮一次，每次闪亮持续时间为100ms，每个按键闪 亮的间隙1 〇〇ms，故每个round持续时间800ms。
[0026] 进一步地，所述处于控制状态和空闲状态下脑电训练数据的长度均为20个 trial，其中，trial表示训练数据长度的单位，一个trial包含10个round的按键闪烁。
[0027]进一步地，所述带通滤波所用频带为0.5-30HZ，所述标准化后的信号幅值为[-1， 1]〇
[0028]本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：
[0029] 1)本发明公开的异步脑开关方法较现有方法最大的优势在于无需设置阈值，现有 方法不管是基于运动想象，基于SSVEP，或者基于多模态的均需要人为设定一个或多个阈值 用于决策，而阈值具有选择比较困难，选择时间比较长，不能长时间使用等缺点。
[0030] 2)本发明的方法利用两层SVM分类器，先对开/关键进行有无P300的检验，再对由4 个分值构成的新的特征进行是否为控制态的检验，最后直接通过两个SVM的分值进行决策， 无需