[发明专利]一种基于脑机接口的实时主动式系统控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及脑电信号处理领域，通过脑电信号的处理结果控制机械或者电子设备工作，从而达到改善运动训练或者行为控制效果的目的。 

背景技术

脑—机接口（Brain Computer Interface, BCI）是一种由人脑与计算机或其他电子设备建立起来的，基于脑电信号而不依赖于外周神经和肌肉组织这些常规的人脑信息输出通道，实现人与外界信息交流和控制的全新通讯系统。BCI研究的目的就是要从各种不同的脑电信号中识别出使用者的意图。这将为那些由于受到肌萎缩性脊髓侧所硬化、脑干损伤、严重脊髓损伤等疾病影响，或是由于车祸等不幸事件而完全失去行为能力但思维正常的人搭建新的外部世界交流的通道。 

目前，运动功能障碍患者进行运动训练或者行为控制的手段主要有三种：一种是运动疗法，即通过物理治疗方法提高残余神经元控制的运动功能，用其它正常的有神经支配的肌肉替代瘫痪肌肉，实现部分功能，如通过手操作专门的仪器合成语音。二是利用功能性电刺激系统，绕过神经通路中的受损部位，电刺激控制瘫痪的肌肉，恢复运动功能，比如电子助行器就是通过电刺激人体躯干上部的肌电信号，从而实现瘫痪患者的部分行走功能，该项研究已经比较成熟。三是利用人们运动想象时产生的大脑信号对外界进行控制，如控制机器假肢的活动、用大脑操控电子游戏设备等。 

发明内容

本发明是通过提取中风或者肌肉神经通路被破坏的患者的脑电信号做离线分析，选出感兴趣的电极CP3、CP4和频段9-12Hz，然后利用周期图法对CP3、CP4进行实时的特征提取并利用二分类法进行快速的分类，通过处理后的脑电信号来主动实时的控制器械工作从而达到改善运动训练或者行为控制效果的目的。 

本发明的目的是通过这样的技术方案实现的： 

步骤(1)EEG信号采集阶段

对受试者进行多次左右手真实运动和左右手想象运动的训练，然后采集受试者左右手想象运动的脑电信号。

步骤(2)信号处理阶段 

1）EEG信号特征离线分析

对采集到的脑电信号进行离线分析选出感兴趣的电极CP3、CP4，以及感兴趣的频段9-12Hz；

2）脑电信号特征实时提取

a、信号预处理：对CP3、CP4两通道信号进行去均值处理；

b、分别取CP3、CP4两通道数据的N点样本值，利用FFT（Fast Fourier Transform）进行快速傅里叶变换；

c、计算每个样本点的幅值的平方，除以N得到CP3、CP4两通道的功率谱 、；

d、对功率谱、进行平滑处理，即对每三个样本点的功率值做一次平均处理得到、。

3）分类决策 

a、单次分类：在9-12Hz频段对、求平均值得到的、进行作差值运算，得出分类结果，实现单次分类，单次分类所用的时间为200/256=0.781s，其中200为窗口数据大小，256为采样频率。

b、由于单次分类是每分类一次，就决策输出一次，不但分类准确率不高，而且会造成“屈”、“伸”变换频率高，大腿抖动厉害，既不利于腿部运动训练或者行为控制，又可能超出腿部承受范围，基于以上问题，对每次单次分类分别进行累积判断，达到5次分类进行一次综合决策，决策权重为60%，即如果5次分类中有3次或3次以上是左，就认为受试者是想象左手运动，反之认为是想象右手运动，此时所用的时间为：(200+200*(1-65%)*(5-1))/256=1.875s，其中200为窗口数据大小，65%为窗口数据重叠率，256为采样频率，利用综合决策提高了分类的准确率和速度。 

步骤（3）控制器械工作。该步骤依次使用下面两个系统中的功能进行处理： 

1）脑电信号采集系统

a、读取数据：通过脑电实验设备从受试者头皮读取实验所用通道相对应的EEG信号。

b、放大滤波：对EEG信号进行放大和滤波操作以方便后续的处理。 

2）计算机软件系统 

a、EEG控制模块:负责EEG数据的读取和分配任务。在该模块中建立了多个线程协调完成工作。

b、信号处理模块：负责对读取的脑电信号的分析过程，主要包括三个方面：特征提取、识别分类和综合决策。 

c、通信模块：把经过信号处理模块得到的最终控制命令发送给应用系统，以实现最终的控制，本发明针对不同的应用模块，设计了不同的通信方式，若应用模块是PC机上运行的软件程序，可以通过基于TCP/IP协议的网络通信来发送命令，如果应用模块是外部串行设备，则通过串行通信来传输数据。