[发明专利]基于脑电信号和眼动仪的虚拟沉浸式自闭症儿童治疗系统

权利要求书

1.基于脑电信号和眼动仪的虚拟沉浸式自闭症儿童治疗系统，其特征在于：包括人工智能语音交互模块、脑电检测模块、眼动检测模块、机器学习识别模块、虚拟现实模块；

所述人工智能语音交互模块用于和患者进行语音交流；

所述脑电检测模块用于检测脑电波信号并进行特征提取；

所述眼动检测模块用于采样眼动数据，构造眼部视线，对眼动注视点数据和个体移动轨迹数据进行三维可视化；

所述机器学习识别模块将脑电检测模块及眼动检测模块获取到的数据通过预先训练好的的机器学习模型进行模式识别，并将识别结果进行反馈；

所述虚拟现实模块用于搭建3D场景，读取反馈信号的指令并对虚拟现实场景进行调整与控制。

2.根据权利要求1所述的基于脑电信号和眼动仪的虚拟沉浸式自闭症儿童治疗系统，其特征在于：所述脑电检测模块检测脑电波信号的过程包括：将脑电数据提取出来，进行带通滤波、基线校正、去直流偏移、去除轨迹；最后进行频谱滤波，分别提取对应波段。

3.根据权利要求1所述的基于脑电信号和眼动仪的虚拟沉浸式自闭症儿童治疗系统，其特征在于：所述脑电检测模块使用EMD算法进行特征提取。

4.根据权利要求1所述的基于脑电信号和眼动仪的虚拟沉浸式自闭症儿童治疗系统，其特征在于：所述眼动检测模块采集到的眼动数据包括时间戳数据、眼动注视点数据、头部方向点数据、个体移动轨迹点数据；对参与者的眼动注视点数据和个体移动轨迹数据进行三维可视化，首先获取原始二维眼动注视点数据，判断数据有效时基于个体移动轨迹数据获取眼动视线方向向量XYZ，设置视线起点，进行Unity世界坐标转换，构造眼部视线，进行视线碰撞检测，得到三维视线采样点，判断相邻采样点欧几里得距离是否小于0.5°，是则合并为一个注视点，否则放弃处理。

5.根据权利要求1所述的基于脑电信号和眼动仪的虚拟沉浸式自闭症儿童治疗系统，其特征在于：所述机器学习识别模块中的机器学习模型采用三层卷积模型，包括输入层、隐层、输出层，隐层体现为全连接层，输入层与全连接层之间增加卷积层与池化层。