[发明专利]基于贝叶斯网络结构辨识的运动想象脑机接口

说明书

本申请公开了一种基于贝叶斯网络结构辨识的运动想象脑机接口，该运动想象脑机接口包括信号采集模块，配置用于采集大脑活动产生的脑电信号；信号处理模块，配置用于根据预先构建的贝叶斯网络，提取脑电信号的特征得到特征向量，并对特征向量进行分类；控制设备模块，配置用于将经过分类的特征向量转换为外部设备的控制指令，并输出。本申请实施例在脑电信号模式的分类过程中，通过引入贝叶斯网络建模方法，提取不同脑区间的网络信息流作用强度和方向来作为分类特征，由于引入了脑网络不同脑区间的因果性作用关系，从而扩充了分类特征集，显著提高了运动想象脑电分类辨识的准确度。

技术领域

本发明一般涉及医疗器械技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯网络结构辨识的运动想象脑机接口。

背景技术

现代社会中，不少疾病比如脑中风、脊髓损伤和肌萎缩侧索硬化症等能降低或是损伤神经系统的传送功能以及对肌肉的控制能力。当病情发展严重之后，患者可能会丧失说话能力，或是对自身机体的控制能力。因此，如何帮助患者达到生活上的自理，实现其与外界交流的目的是亟需解决的问题。

目前存在两种方式，一种是从人体运动的主体出发，借助外周神经和肌肉组织，控制假肢和轮椅等康复辅助器具，实现患者缺失的运动功能；另一种是从人体产生运动的源头出发，即脑机接口(Brain Computer Interface，BCI)技术直接读取大脑信息，将患者的思维信息转化为控制指令，完成患者对外部世界的交流与控制。

然而在现有BCI技术中，只提取相同脑区间的脑电信号特征，这会降低运动想象脑电分类辨识的准确度，影响患者与外界的交流和控制。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种基于贝叶斯网络结构辨识的运动想象脑机接口，能够提升运动想象脑电分类辨识的准确度。

本申请提供一种基于贝叶斯网络结构辨识的运动想象脑机接口，所述运动想象脑机接口包括：

信号采集模块，配置用于采集大脑活动产生的脑电信号；

信号处理模块，配置用于根据预先构建的贝叶斯网络，提取所述脑电信号的特征得到特征向量，并对所述特征向量进行分类；

控制设备模块，配置用于将经过分类的所述特征向量转换为外部设备的控制指令，并输出。

可选地，所述信号采集模块采集的方式包括侵入式或者非侵入式中的任意一种。

可选地，所述信号处理模块还配置用于对所述脑电信号进行预处理，以保留所述脑电信号中的有用信息和去除噪声。

可选地，所述预处理包括滤波和去伪迹。

可选地，所述预处理的方式包括FIR滤波、主成分分析或者独立成分分析中的任意一种。

可选地，所述预先构建的贝叶斯网络中利用高斯分布描述所述脑电信号的分布特征，并且将所述信号采集模块中电极之间的物理关系作为约束条件。

可选地，所述预先构建的贝叶斯网络中分类器包括线性分类器和/或非线性分类器。

可选地，所述线性分类器包括线性支持向量机或者线性判别分析中的任意一种。

可选地，所述非线性分类器包括神经网络、非线性支持向量机或者隐马尔科夫模型中的任意一种。

可选地，所述运动想象脑机接口还包括反馈模块，配置用于接收所述外部设备的运行信息，并根据所述运行信息发出提示。