[发明专利]基于复杂对象控制的高唤醒度的脑电意图辨析方法

说明书

本发明提供一种基于复杂对象控制的高唤醒度的脑电意图辨析方法，该方法主要包括：(1)设计应用于脑‑机接口实验的控制复杂有约束对象的新范式；(2)获取多通道运动想象脑电信号样本数据，并对信号进行预处理；(3)利用共空间模式算法对获得脑电信号进行特征提取和优化；(4)脑电信号识别及系统评估。本发明提出的方法对呈现的视觉对象结合相应的实际操纵加深受试者对刺激的感知力，具有较高的唤醒度，达到更优的分类效果。

技术领域

本发明涉及生理信号处理和意图辨析技术领域，具体涉及一种基于复杂对象控制的高唤醒度的脑电意图辨析方法。

背景技术

脑机接口是神经科学与工程技术的一种新型交互结合方式，检测由大脑活动产生的电信号并将这些信号转换为输出，将用户的意图传达给外界。它可以用作神经康复工具，以改善神经系统疾病，例如中风和四肢瘫痪病人的运动或认知表现。研究表明肢体运动的想象可以改变脑电活动，并且可以在特定运动想象任务下获得不同的脑电图模式。脑电信号已被广泛应用于脑机接口系统，作为患有严重身体残疾的人的替代性交流通道，而运动意图解码是神经康复应用脑机接口的研究中的主要问题。

传统的运动想象实验范式仅通过视觉来呈现，实验的复杂度低，受试者的沉浸度低，容易产生疲劳感。在此种实验任务下，受试者的大脑活动相对不活跃，对应脑区的活跃程度相对较低。因此，在此种情况下采集得到的脑电的意图识别准确率也会相对低，难以满足神经康复的需要。此外，这种复杂度低的非能量约束系统很难与日常生活中的场景相匹配，然而，神经康复研究需要基于更符合日常生活的场景。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供符合日常生活动作解码的范式，用于能够增加运动意图辨析的准确率和系统的可靠性。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于复杂对象控制的高唤醒度的脑电意图辨析方法。

所述方法包括以下步骤：

步骤1：设计应用于脑-机接口实验的控制复杂有约束对象的新范式，包括以下具体步骤：

步骤11：模拟人们在保证水无溢出的情况下水平移动水杯这一任务场景，抽象化出概念模型；

步骤12：完成脑控系统在线应用阶段所需要的虚拟任务界面的编程，呈现抽象化被控对象“杯-球系统”的虚拟任务场景；

步骤2：获取多通道运动想象脑电信号样本数据，并对信号进行预处理，包括如下具体步骤：

步骤21：搭建脑电信号采集装置；

步骤22：受试者控制操纵虚拟的“杯-球系统”，通过脑电采集设备收集受试者在完成虚拟任务时的脑电，得到多通道运动想象脑电信号数据、存储脑电数据并进行相应的预处理；

步骤23：通过脑电采集设备得到经过放大的脑电信号，并使用滤波器对信号进行预处理；

步骤3：利用共空间模式算法对获得脑电信号进行特征提取，包括如下具体步骤：

步骤31：假设X₁和X₂分别为两分类想象运动任务下的多通道诱发信号矩阵，维数为M*N，M为脑电数据的通道数，N代表每次实验的数据点数；

步骤32：计算每一类样本的归一化协方差矩阵C₁和C₂，由归一化的协方差矩阵分解得到投影矩阵W，(C₁+C₂)^-1C₁＝WDW^-1，其中W是特征向量构成的矩阵，D是由特征值组成的对角阵；

步骤33：将样本X向投影方向进行投影，得到滤波信号Z＝WX，信号提取的特征向量表示为：