[发明专利]基于RIDE算法的多人协同实现单trial的ERP信号检测方法

说明书

本发明公开了一种基于RIDE算法的多人协同实现单trial的ERP信号检测方法，将原本只由一名被试者完成的ERP信号检测任务分配给四个人协同完成，通过RIDE算法克服了个体差异，将单人多trial串行的任务转化为多人单trial并行，实现了多人单个trial的ERP信号检测，成倍地提高了ERP信号检测的识别效率。并根据每名被试者的识别能力，赋予他们相应的投票权重，进而将RIDE的平均步骤改进为加权平均并命名为WRIDE，在一定程度上提高了系统的识别准确率。

技术领域

本发明属于人工智能脑科学与计算机科学技术领域，具体涉及一种基于 RIDE算法的多人协同实现单trial的ERP信号检测方法。

背景技术

脑机接口(brain computer interface,BCI)，也被称为“大脑端口”或者“脑机融合感知，旨在建立人与外部设备之间的连接通路。按刺激通道分类，可将脑电信号分为听觉诱发，视觉诱发和体感诱发电位。其中，视觉诱发电位在心理实验中最为常见。当被测试者受到外部视觉刺激的时候，其大脑内部神经活动产生相应的电位变化。而Oddball范式又是最常见的视觉刺激范式被广泛用于诱发脑电信号。Oddball范式通常包含两种刺激，一种刺激的概率比较大，一种刺激的概率比较小，两种刺激随机呈现，实验任务是对小概率的刺激做出反应。实验发现，小概率的视觉刺激会诱发脑电信号在刺激后大约300ms处出现一个正电位，通常将该信号称为P300。P300是最典型的事件相关电位(Event Related Potential,ERP)，是一个统称，其实际的潜伏期可能在250～900ms之间。利用计算机对脑电信号进行采集和分析，相应的刺激信号可以被识别出来。通过对这些刺激信号的分析，可以将其作为人对外部设备控制的指令，从而实现对许多高级活动的控制。

传统的P300 Speller中，被试者需要独自观察行扫描与列扫描，从而定位目标。定义所有行和所有列，均闪烁一次为一个trial。并且，因为人的脑电信号存在随机的背景噪声，会在一定程度上影响P300信号的识别准确率。传统的方法是测量多个trial，通过叠加平均的方法去除随机的背景噪声，从而保留下相对固定的有效P300信号。但是，因为个体差异，每名被试P300电位的实际延时不一定为精确的300ms，这就会使得叠加的效果不好。且P300信号属于ERP信号的一种。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于避免现有技术中的不足而提供一种基于 RIDE算法的多人协同实现单trial的ERP信号检测方法，通过RIDE算法克服了个体差异，将单人串行任务转化为多人并行，实现了多人单个trial的ERP 信号检测，成倍地提高了根据ERP信号进行目标选择任务的识别效率。

本发明的目的通过以下技术方案实现：提供一种基于RIDE算法的多人协同实现单trial的ERP信号检测方法，包括以下步骤：

S100、选取多名被试者，每人头戴32通道主动电极，信号通过DC放大器放大得到，坐于已设计好刺激范式的显示屏前；

S200、让多名被试者完成20个字符的识别得到一段带有目标与非目标标签的脑电信号，并对该段脑电信号进行RIDE重构ERP信号处理；

S300、将经RIDE处理后的数据用于分类器的训练，得到一组分类器参数；

S400、将该分类器用于多名被试者协同的在线识别实验，每识别1个字符，范式只播放一个trial；

S500、将多名被试者在该trial内各次闪烁的脑电数据进行RIDE处理叠加在一起，放入分类器计算得分；

S600、通过比较各次闪烁段的得分，得出得分最高的闪烁，从而知道目标的纵坐标或横坐标，即为得分最高的闪烁对应的行或列，从而得到ERP信号检测结果。