[发明专利]一种P300脑-机接口导联优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及BCI(Brain-Computer Interface，脑-机接口)技术领域，基于P300特征信号的BCI是一类重要的BCI范式，导联优化作为BCI技术的一个重要议题，有着十分重要的意义，特别涉及一种P300脑-机接口导联优化方法。

背景技术

第一次脑-机接口国际会议给出的BCI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。

基于P300特征信号的脑-机接口范式最先由Farwell和Donchin在1988年提出。其原理是基于Oddball实验模式，利用稀少的目标刺激诱发ERP(Event Related Potential，事件相关电位)中的P300脑电成分。P300脑-机接口的系统结构示意图如图1所示。Oddball实验模式是指，对于两种已有的视觉刺激(听觉刺激或体感刺激等)，其中一种是稀少的目标刺激target，另一种是相对较多的非目标刺激nontarget，它们以一定的序列顺序刺激受试者。当受试者接受到目标刺激时，会诱发ERP，其主要特征是刺激后300ms左右出现一个幅值相对较大的正峰，这个正峰就叫做P300。P300特征图如图2所示，其中实线代表target刺激，虚线代表nontarget刺激。图3是符合国际标准的64导导联排布图。

关于P300脑-机接口的一个重要议题是特征优化，而导联优化则是其中的一个方面。通常在监测P300脑电信号的时候，会在受试者头皮排布64导甚至128导导联，大量的导联则会带来巨大的数据量，这给后续的信号处理造成了很大的负担，严重影响BCI系统的实时性。另外，脑电电极的安放要求较高，其工作稳定性相对较差，因此，多一个导联就多一份出错的可能性。而且，脑电电极对使用者的舒适度有一定的影响。所以，如何在保证信号特征有效性的情况下，尽可能的减少导联数目是一个具有重要意义的课题。另一方面，由于个体差异性的存在，使得没有一个通用的导联组合能够符合每一个受试者的个性需求，这使得导联优化更具挑战性，也更有价值。目前，对脑电信号进行导联优化的通用方法有很多种，如遗传算法和SVM-RFE等。但是没有一种特别有效的方法专门针对P300脑-机接口的导联进行优化，而通用方法则不能完全满足P300脑-机接口的需求。

发明内容

为了能够对P300脑-机接口的导联进行优化，满足P300脑-机接口的需求，本发明提供了一种P300脑-机接口导联优化方法，详见下文描述：

一种P300脑-机接口导联优化方法，所述方法包括以下步骤：

(1)根据预设数量L个导联获取导联之间的事件相位锁定值，L的取值为大于等于2的正整数；根据所述事件相位锁定值建立各导联间的距离系数矩阵，定义各导联的相位同步性强度；

(2)根据所述各导联间的距离系数矩阵，通过层次聚类法获取聚类树；

(3)根据所述聚类树和所述各导联的相位同步性强度建立导联重要性排序表；

(4)对所述导联重要性排序表进行正确率计算，获取L个正确率值；

(5)对所述L个正确率值进行排序，将正确率值最高的导联组合作为最优导联组合，输出所述最优导联组合。

步骤(1)中的所述根据预设数量L个导联获取导联之间的事件相位锁定值；根据所述事件相位锁定值建立各导联间的距离系数矩阵，定义各导联的相位同步性强度具体为：

设经过试验得到n次目标刺激的脑电数据和m次非目标刺激的脑电数据，则导联x和y之间的事件相位锁定值具体为：