[发明专利]一种认知效能可计算模型

说明书

本发明公开了认知科学技术领域的一种认知效能可计算模型，包括生物传感器，具体步骤如下，提取生物传感器所采集到的脑电特征，选择相关的特征量，包括EEG的线性、非线性特征、ERP的不同成分潜伏期或峰值相关特征等；本发明拟在获取同步行为数据、EEG数据后，从空间、时间不同层面提取相应的线性、非线性特征，通过关联关系等理论挖掘其特征之间的关联和协同关系，构建多层次的动态信息融合及选取框架，建立高效的特征融合及选取方法，量化认知加工机制，为构建认知神经机制可计算模型提供高质量特征集合。

技术领域

本发明涉及认知科学技术领域，具体涉及一种认知效能可计算模型。

背景技术

许多研究均对人们平时心理健康状态进行了调查，但测量工具较为单一，多以自评量表为主，其中SCL-90量表最为多见，它包括9个分量表：分别为躯体化、强迫症状、人际关系敏感、抑郁、焦虑、敌对、恐怖、偏执和精神病性。该量表主要用于个体的躯体化症状自评。然而大部分研究单位所报道的量表测查结果却不尽相同。

因此，如何建立认知效能可计算模型已经引起世界各国的高度重视。如，DARPA启动了“提升人脑记忆、恢复因伤病引起的失忆”计划项目；俄罗斯、德国先后发起了“脑力增强”项目等，用来获取并提升人认知效能。然而，这些项目的核心是通过大脑植入物或研制新的神经性药物来提升认知效能，虽然有一定的成效，但带来的副作用也非常明显，对人的神经系统不可避免造成伤害。因此，必须加强认知效能非侵入式的客观评价关键技术研究。

目前，我国在量化认知效能和建模方面主要面临的问题主要是认知效能评价方法的不客观，主要通过自评量表方式对认知效能进行自我评估，主观性强，难以得到准确的结果。基于此，本发明设计了一种认知效能可计算模型，以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种认知效能可计算模型，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种认知效能可计算模型，包括生物传感器，具体步骤如下：

步骤一，提取所述生物传感器所采集到的脑电特征，选择相关的特征量，包括EEG的线性、非线性特征、ERP的不同成分潜伏期或峰值相关特征等；

步骤二：在EEG采集方面，拟采用自制的脑电信号采集器，主要由干电极、多通道高精度模数转换芯片、主控芯片以及蓝牙传输模块组成，大致工作流程为：主控芯片控制支配各个模块的工作，前端的干电极直接与头皮接触实时采集脑电信号，干电极采集到的脑电信号经过前端电阻匹配后由模数转换模块读取并且转换为可读的数字信号，然后主控MCU通过与模数转换芯片通信来读取转换得到的数据，并且按照一定的数据包格式通过下位机端的蓝牙模块与上位机端的蓝牙模块通信，将采集到的脑电数据传输到上位机端，供上位机处理使用；

步骤三：对所述脑电信号进行去噪处理，由于有很多干扰噪声混入，导致脑电信号本身的信噪比非常低，脑电设备、躯干、眼部和面部运动产生的眼电和肌电都会对脑电信号产生较大的干扰，对多道脑电记录进行深入的处理、分析前，有必要去除这些噪声，拟采用独立成分分析ICA方法对EEG进行去噪处理；