[发明专利]一种基于多模态脑机接口的意识状态检测系统有效

专利信息
申请号: 201510253168.8 申请日: 2015-05-15
公开(公告)号: CN104921723B 公开(公告)日: 2017-12-01
发明(设计)人: 李远清;潘家辉 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: A61B5/0476 分类号: A61B5/0476
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司44245 代理人: 陈宏升
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 多模态脑机 接口 意识 状态 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于多模态脑机接口的意识状态检测系统,其特征在于,包括脑电采集帽、便携式放大器、P300电位检测模块、SSVEP检测模块、决策模块和评估模块,其中脑电采集帽置于用户头部,采集的头皮脑电信号经便携式放大器放大后分别传输至P300电位检测模块、SSVEP检测模块,P300电位检测模块、SSVEP检测模块的输出端分别与决策模块连接,决策模块的输出端与评估模块连接;其中

所述脑电采集帽,在图形用户界面上显示两张照片,当用户想选择一种相片时,用户注视相应的相片并默数相框闪烁的次数;SSVEP通过相片的闪烁产生,与此同时,P300电位由相框的闪烁产生之后,采集帽采集头皮脑电信号;

所述便携式放大器,记录头皮脑电信号;然后将头皮脑电信号复制成两份,分别传输至P300电位检测模块、SSVEP检测模块;

所述P300电位检测模块,其工作过程如下:

(1)头皮脑电信号在0.1-10Hz频率范围内进行带通滤波,并进行1/5下采样;

(2)连接10个通道的向量,并通过平均所有5个round的闪烁,从而构造对应每个相框的特征向量;使用这些特征向量及它们对应的标记,通过这些训练集数据生成对应每位患者的支持向量机分类器;

(3)通过对5次闪烁对应的5个round向量求平均,从而得到特征向量;把这些特征向量输入到前面生成的支持向量机分类器中,得到分别对应2个相框的2个分数;

所述SSVEP检测模块,其工作过程如下:

(1)在4-20Hz的范围内对脑电信号进行带通滤波;其次,选取8个通道中闪烁阶段的10秒数据向量,并采用最小能量结合的方法生产新的信号向量;使用傅立叶变换,计算新定义的信号向量的功率密度谱;

(2)通过整合闪烁频率及其谐波的功率密度谱来计算SSVEP的能量;

(3)计算每张相片的窄带能量和宽带能量的比率;

所述决策模块,采用相加的法则来结合前面P300检测的分数和SSVEP检测的比率,并通过找到相加值最大的索引来确定检测的目标,最后以检测的相片作为反馈;

所述评估模块,通过统计命中与不命中的观察次数和理论次数,并根据下列公式进行卡方检测:

χ2=Σi=1k(foi-fei)2fei,]]>

其中,foi和fei分别是第i(i=1,2,...,k)个分类的观察次数和理论次数,观察项目分为命中、不命中两类,fo1和fo2分别是命中和不命中的观察次数,fe1和fe2分别是命中和不命中的理论次数,以及自由度是分类项数k减1,即df=1;检验统计量χ2(df=1)需要大于3.84,此时判断用户意识状态正常。

2.根据权利要求1所述的基于多模态脑机接口的意识状态检测系统,其特征在于,所述的分别对应2个相框的2个分数代表两个相框在P300检测中的可信程度,用于后面的决策阶段。

3.根据权利要求1所述的基于多模态脑机接口的意识状态检测系统,其特征在于,所述的8个通道具体为“P7”、“P3”、“Pz”、“P4”、“P8”、“O1”、“Oz”和“O2”。

4.根据权利要求1所述的基于多模态脑机接口的意识状态检测系统,其特征在于,所述的窄带和宽带的范围分别被设定为±0.1Hz和±1Hz,所述的窄带能量和宽带能量的比率分别代表两张相片在SSVEP检测中的可信程度。

5.根据权利要求1所述的基于多模态脑机接口的意识状态检测系统,其特征在于,所述的10秒数据向量包含2500个数据点。

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