[发明专利]一种附加汉字默读与运动想象任务的脑-机接口方法

说明书

本发明为一种附加汉字默读与运动想象任务的脑‑机接口方法，包括以下内容：获取被试在多组附加汉字默读与运动想象任务中的脑电信号，单次任务以多个汉字为刺激，包括空闲阶段、准备阶段、提示阶段和默读想象阶段；对脑电信号进行预处理，获取被试的脑电信号能量，根据脑电信号能量确定最优滤波频率范围；对脑电信号进行重新预处理，重新预处理过程中根据最优滤波频率范围对脑电信号进行滤波处理；将预处理后的脑电信号作为脑电数据样本，通过卷积神经网络对脑电数据样本进行特征提取和分类，将分类结果用于驱动与大脑交互的外部设备。该方法提出了附加汉字默读的运动想象任务范式，提高了脑电信号的分类准确率。

技术领域

本发明属于生物医学工程的脑-机接口技术领域，特别涉及一种附加汉字默读与运动想象任务的脑-机接口方法。

背景技术

脑机接口(Brain Computer Interface，BCI)是一种通过解码人类脑神经活动信息来实现大脑直接与外部设备进行交互的信息传输技术，BCI技术的实现是将脑皮层的电生理活动特征转换成相应的指令，进而实现大脑对外界设备的控制。BCI技术已经被应用于军事、医疗、娱乐等诸多领域，例如在军事领域可以利用脑电信号(Electroencephalogram,EEG)对武器装备进行辅助控制，在医疗领域可以利用BCI技术帮助肢体残疾病人直接控制外部设备，还可以通过运动想象(Motor imagery，MI)的EEG实现对机器人的遥控，让机器人在特定环境下完成任务。

基于MI-EEG(附加运动想象的脑电信号)的BCI技术是一种利用自发脑电驱动外部设备的技术，具有操作简单、成本低、风险小等优点，并且相较于利用外部刺激产生EEG进行驱动的方式，这项技术可以避免外部刺激对使用者产生的不良影响。目前，基于MI-EEG的BCI技术存在操作层面少的缺陷，提取的脑电特征有限，因此随着想象任务的增多，分类准确率会急剧下降；此外，仅凭使用者自主的心理活动很难对BCI系统的外部设备进行准确操纵，导致使用者不能有效且自发驱动外部设备。

BCI系统一般包含EEG采集、信号预处理、特征提取、分类判别以及控制接口五个部分，而BCI系统的核心是提高EEG的分类准确率，但是由于EEG具有个体差异性、信噪比低、信号不平稳等特点，每个使用者的脑电信号特征所在的频率范围不同，因此对所有使用者的脑电信号采用相同的频率范围进行滤波处理，不能保证每个使用者的EEG都能达到最好的分类效果。

综上所述，本发明提出一种附加汉字默读与运动想象任务的脑-机接口方法，融合了使用者的高级认知，进而诱发出更加明显的脑电特征，使得分类结果更加准确。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明拟解决的技术问题是，提供一种附加汉字默读与运动想象任务的脑-机接口方法。

为了上述技术问题，本发明采取的技术方案如下：

一种附加汉字默读与运动想象任务的脑-机接口方法，其特征在于，该方法包括以下内容：

获取被试在多组附加汉字默读与运动想象任务中的脑电信号，每组任务包含多次任务，单次任务以多个汉字为刺激，包括空闲阶段、准备阶段、提示阶段和默读想象阶段；

对脑电信号进行预处理，获取被试的脑电信号能量，根据脑电信号能量确定最优滤波频率范围；

对脑电信号进行重新预处理，重新预处理过程中根据最优滤波频率范围对脑电信号进行滤波处理；

将预处理后的脑电信号作为脑电数据样本，通过卷积神经网络对脑电数据样本进行特征提取和分类，将分类结果用于驱动与大脑交互的外部设备。