[发明专利]双模态脑-机交互式运动神经反馈训练装置和方法有效

专利信息
申请号: 201910211696.5 申请日: 2019-03-20
公开(公告)号: CN109925582B 公开(公告)日: 2021-08-03
发明(设计)人: 明东;王仲朋;陈龙;张磊;王萌亚;顾斌;刘爽;何峰;许敏鹏 申请(专利权)人: 天津大学
主分类号: G06F3/01 分类号: G06F3/01;A61M21/00;A61B5/00;A61B5/372;A61B5/383;A61B5/1455
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 刘国威
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 双模 交互式 运动神经 反馈 训练 装置 方法
【权利要求书】:

1.一种双模态脑-机交互式运动神经反馈训练方法,其特征是,采集人体头皮脑电生理信息,采集脑血氧信息,利用计算机实时读取并处理脑电生理及脑血氧水平特征,应用动态短时傅里叶分析计算相对ERD能量值,动态血氧浓度负相关分析叠加平均血氧浓度水平,依据左、右脑区分布情况,决策是否驱动视听觉反馈和基于电刺激的本体感觉反馈;进一步地,将可视化神经反馈界面用于提供左、右手运动想象相关的视听、电刺激体感反馈可视化,界面中包含虚拟左、右手和针状物,其中虚拟手会根据用户的实时运动想象状态进行移动,若虚拟手接触到针状物,则进行电刺激体感反馈,这里的电刺激电极贴在用户左右手掌心,电刺激模式采用300μs双相脉冲波,刺激频率为30Hz,用于体感刺激用户努力参与运动想象训练,并未产生疼痛感,刺激强度依据用户个体情况进行特异性调整,从而强化视听、体感觉神经反馈训练效果;为全面检测神经反馈训练过程中的脑信息演变过程及其电生理与血氧响应,脑信息采集部分在64通道EEG基础上,引入20通道覆盖左右运动脑区的NIRS采集,二者融合采集双模态大脑神经信号;然后计算机信号处理模块对双模态信号进行实时预处理,其中,脑电信号降采样至200Hz、8~30Hz带通滤波,进行脑血氧信号负相关分析、动态平均,依据左、右脑区能量空间分布不对称原理,若检测到对应左、右手想象的皮层ERD能量和脑血氧水平分布不合理即同侧占优或静息态,则控制可视化界面中虚拟手移动并接触到针状物,同步施加对应侧手的体感电刺激,其中皮层ERD能量和脑血氧水平基线,即每个Block开始的前30s时间下的ERD能量和血红蛋白浓度被设置为反馈触发阈值,并依据用户个体情况进行动态更新,以匹配用户个体特性。

2.如权利要求1所述的双模态脑-机交互式运动神经反馈训练方法,其特征是,还包括验证步骤,具体如下:利用多试次短时傅里叶分析对神经反馈训练前后的二维时频脑电特征进行效果对比,应用脑血氧合/脱氧血红蛋白浓度负相关分析方法提取脑血氧浓度响应水平分析其空间分布特性,并利用基于决策阈值优化策略的模式识别技术对比分析神经反馈训练前后的识别正确率,验证双模态脑-机交互式神经反馈训练装置的有效性。

3.如权利要求1所述的双模态脑-机交互式运动神经反馈训练方法,其特征是,

1)运动神经反馈相关脑电特征提取

对于运动想象事件相关去同步/同步ERD/ERS(Event-Related(de)synchronization)信号的处理通常使用功率谱时频分析,首先使用一个有限宽度的观察窗W(t)对信号x(t)进行观察,然后对加窗后的信号进行傅立叶变换得到的,

这里ω是角频率,t表示时间,W*(τ-t)是W(τ-t)的复共轭函数,当把有限取值长度的观察窗沿时间轴平移,即可在二维的时频平面上得到信号的频谱分布随时间变化的信息,得到脑电信号的二维时频图谱,进而得到ERD能量值的实时变化情况,在无初始模型时,用于系统指令输出控制的信号特征;

神经反馈训练系统计算左右手运动想象特征能量方法为相对ERD能量差值,计算公式如下:

其中,Pn为瞬时能量谱,Prelax为基态平均能量谱,Trelax为每个试次任务的静息态时长,Ptask为任务态平均能量谱,Ttask为每个试次的运动想象态时长;

2)运动神经反馈相关近红外特征提取方法

应用近红外经典测量信息脑血氧合/脱氧HBO/HBR([oxy-Hb]/[deoxy-Hb])血红蛋白浓度负相关方法对NIRS数据进行特征提取,NIRS信号由四个成分构成:测量[oxy-Hb]信号x,测量[deoxy-Hb]信号y,真实[oxy-Hb]信号x0,真实[deoxy-Hb]信号y0,则信号关系表达为:

x=x0+αF+Noise

y=y0+F+Noise (3)

其中,F代表[oxy-Hb]与[deoxy-Hb]的共有噪声,存在一个正相关常系数α,Noise代表系统高频白噪声,x0与y0间的关系满足最大负相关特性而x0与F相关性趋近于0,得到:

x0=-βy0 (4)

结合式(3)和(4)可得到:

F=(x+βy)/(α+β)

x0=β(x–αy)/(α+β)(5)

当x0与F相关性趋近于0,得到方程:

当噪声系数α,与信号相关系数β满足α=β,则求解出方程解:

x0=(x–αy)/2

y0=-x0/α (7)

其中噪声系数α可由测量信号[oxy-Hb]与[deoxy-Hb]标准差之比求解;

综上,利用方法1)和2)可进行脑-机交互式神经反馈系统中脑控指标,即ERD能量和血红蛋白浓度的实时计算与EEG及NIRS特征的优化提取,进而对比验证神经反馈训练前后的双模态脑信息特征水平提升效果;

3)基于脑电的神经反馈训练优化分类识别

在共空间模式和支持向量机CSP+SVM分类识别方法的基础上,引入新型决策阈值优化策略,依据训练者左右手运动想象决策值分布曲线,经过循环回归模型预测,寻求最优化分类决策阈值,从而设置针对该训练特有的训练决策模式。

4.一种双模态脑-机交互式运动神经反馈训练装置,其特征是,结构如下:

多通道脑电设备,用于采集人体头皮脑电生理信息;

多通道近红外设备采集脑血氧信息;

计算机及其内部设置的分析模块,用于实时读取并处理脑电生理及脑血氧水平特征,应用动态短时傅里叶分析计算相对ERD能量值,动态血氧浓度负相关分析叠加平均血氧浓度水平,依据左、右脑区分布情况,决策是否驱动视听觉反馈和基于电刺激的本体感觉反馈;其中:

分析模块为三部分:①包括视听觉、电刺激体感反馈的运动神经反馈训练范式模块,提供视听觉、电刺激体感反馈可视化,②脑电EEG、近红外NIRS同步采集模块,③脑神经信号处理、神经反馈训练控制模块;其中,可视化神经反馈界面用于提供左、右手运动想象相关的视听、电刺激体感反馈可视化,界面中包含虚拟左、右手和针状物,其中虚拟手会根据用户的实时运动想象状态进行移动,若虚拟手接触到针状物,则进行电刺激体感反馈,这里的电刺激电极贴在用户左右手掌心,电刺激模式采用300μs双相脉冲波,刺激频率为30Hz,主要用于体感刺激用户努力参与运动想象训练,并未产生疼痛感,刺激强度依据用户个体情况进行特异性调整,从而强化视听、体感觉神经反馈训练效果;为全面检测神经反馈训练过程中的脑信息演变过程及其电生理与血氧响应,脑信息采集部分在64通道EEG基础上,引入了20通道覆盖左右运动脑区的NIRS采集,二者融合采集双模态大脑神经信号;然后脑神经信号处理、神经反馈训练控制模块,对双模态信号进行实时预处理,依据左、右脑区能量空间分布不对称原理,若检测到对应左、右手想象的皮层ERD能量和脑血氧水平分布不合理,则控制可视化界面中虚拟手移动并接触到针状物,同步施加对应侧手的体感电刺激,其中皮层ERD能量和脑血氧水平基线被设置为反馈触发阈值,并依据用户个体情况进行动态更新,以匹配用户个体特性。

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