[发明专利]基于不同表情驱动的脑电信号辨识方法

说明书

技术领域

本发明涉及脑机接口技术，特别涉及一种基于面部表情驱动的脑电信号研究方法。

背景技术

脑-机接口技术最新的发展，已经从简单地大脑-计算机接口向大脑-机电设备方向发展，即通过提取人脑皮层产生的脑电信号，来推测大脑的思维活动，并将之翻译成相应的命令来控制外围的机电设备，如残疾轮椅、智能假手或外骨骼机器人等，以实现对这些外围设备的意念控制。随着近年来生物机电一体化技术的发展，越来越多的特征脑电信号被应用于脑机接口范式的研究中。根据控制源的不同，脑机接口系统主要分为自发式与诱发式两种。自发式脑机接口系统主要包括了运动想象下的脑机接口系统、运动识别下的脑机接口系统、而诱发式脑控范式常见的主要有稳态视觉诱发脑机接口系统、P300脑机接口系统等。

自发脑电信号不依赖于外界环境条件，但其具有分辨率低，随机性强，信噪比低的不足。2011年，匹兹堡大学通过提取瘫痪病人的运动想象信号，实现了瘫痪病人的简单进食。诱发脑电信号虽然具有高分辨率、抗干扰力强等特点，但其不足之处在于过分依赖诱发源，同时长时间的诱发实验，容易产生疲劳，甚至诱发癫痫。Illinois大学的Farewell最早将P300脑机接口系统用于虚拟打字中，实现了瘫痪患者通过单词拼写与外界进行交流。清华大学通过稳态视觉诱发脑机接口系统实现了四自由度假肢的倒水过程，但是长时间的光强刺激，会降低实验精度。

目前国内学者还主要停留在对运动想象、运动识别、以及稳态视觉诱发脑机接口系统的研究，然而基于面部表情驱动的脑电信号研究目前尚未见相关主题的成熟技术报道。

发明内容

为能准确表述基于表情驱动脑电信号产生的机理，同时为了提高脑电信号的识别率与实用性，本发明提供一种基于面部表情驱动产生脑电信号的研究方法。

为达到以上目的，本发明是采取如下技术方案予以实现的：

一种基于不同表情驱动的脑电信号辨识方法，其特征在于，包括下述步骤：

第一步，建立基于不同面部表情驱动脑电信号产生机理的模型，具体方法如下：

(1)建立大脑皮层两个独立皮质区域：前额叶皮质区S1与边缘系统皮质区S2，每个独立皮质区均进行两类电位的转换后输出脑电信号，其中，一类将输入的突触前膜动作电位脉冲密度转换为平均突触后膜电位；另一类将平均突触后膜电位转换为大脑皮层输出的脑电信号；各皮质区分别由多个兴奋性神经细胞单元与抑制性神经细胞单元构成，每个细胞单元将突触前膜动作电位的平均脉冲密度转换为平均突触后膜电位，单个兴奋性神经细胞单元与抑制性神经细胞单元的冲击响应函数表达达式为：

式中，u(t)为Heaviside函数，t为表情驱动下兴奋性神经细胞单元与抑制性神经细胞单元的响应时间；H_e为兴奋性神经元突触增益，H_i为抑制性神经元突触增益，τ_e为兴奋性神经细胞单元延时常数，τ_i为抑制性神经细胞单元延时常数；

(2)静态非线性函数S(v)将兴奋性神经细胞单元与抑制性神经细胞单元产生的触突平均后膜电位转换为经表情驱动控制下产生的动作电位的平均脉冲密度，其数学式为：

式中，2e₀为动作电位最大发放率，v₀为相对于发放率e₀的突触后膜电位，r为s(v)函数的弯曲程度，v为突触前膜动作电位；

(3)S(v)得到的动作电位的平均脉冲密度分别接受各自皮质区内部兴奋性、抑制性神经细胞单元的反馈，并根据不同细胞单元所包含的触突个数以及相互之间的关联常数的反馈作用，最终得到独立皮质区域S1、S2的输出的脑电信号，单皮质区的数学模型的微分方程表示如下：

式中，C1，C2，为兴奋性神经细胞单元平均突触连接数；C3，C4为抑制性神经细胞单元平均突触连接数，求解方程组，得到独立皮质区域输出脑电信号y(t)为：

y(t)＝y₁(t)-y₂(t) (5)

式中，y1(t)为经由兴奋性神经细胞单元转换后得到的平均突触后膜电位，y2(t)为经由抑制性的细胞单元反馈得到的平均突触后膜电位，通过设定不同的参数H_e，H_i，τ_e,τ_i，分别建立前额叶皮质区域与边缘系统皮质区域的脑电信号产生模型；