[发明专利]一种基于多模态脑机接口的意识状态检测系统

摘要

本发明公开了一种基于多模态脑机接口的意识状态检测系统，包括脑电采集帽、便携式放大器、P300电位检测模块、SSVEP检测模块、决策模块和评估模块，其中脑电采集帽置于用户头部，采集的头皮脑电信号经便携式放大器放大后分别传输至P300电位检测模块、SSVEP检测模块，P300电位检测模块、SSVEP检测模块的输出端分别与决策模块连接，决策模块的输出端与评估模块连接。本发明的检测系统，通过检测患者的P300和SSVEP来确定他是否能识别指定的目标(自己的脸部照片或别人的脸部照片)，能有效识别该患者是否有意识。

主权项

一种基于多模态脑机接口的意识状态检测系统，其特征在于，包括脑电采集帽、便携式放大器、P300电位检测模块、SSVEP检测模块、决策模块和评估模块，其中脑电采集帽置于用户头部，采集的头皮脑电信号经便携式放大器放大后分别传输至P300电位检测模块、SSVEP检测模块，P300电位检测模块、SSVEP检测模块的输出端分别与决策模块连接，决策模块的输出端与评估模块连接；其中所述脑电采集帽，在图形用户界面上显示两张照片，当用户想选择一种相片时，用户注视相应的相片并默数相框闪烁的次数；SSVEP通过相片的闪烁产生，与此同时，P300电位由相框的闪烁产生之后，采集帽采集头皮脑电信号；所述便携式放大器，记录头皮脑电信号；然后将头皮脑电信号复制成两份，分别传输至P300电位检测模块、SSVEP检测模块；所述P300电位检测模块，其工作过程如下：(1)头皮脑电信号在0.1‑10Hz频率范围内进行带通滤波，并进行1/5下采样；(2)连接10个通道的向量，并通过平均所有5个round的闪烁，从而构造对应每个相框的特征向量；使用这些特征向量及它们对应的标记，通过这些训练集数据生成对应每位患者的支持向量机分类器；(3)通过对5次闪烁对应的5个round向量求平均，从而得到特征向量；把这些特征向量输入到前面生成的支持向量机分类器中，得到分别对应2个相框的2个分数；所述SSVEP检测模块，其工作过程如下：(1)在4‑20Hz的范围内对脑电信号进行带通滤波；其次，选取8个通道中闪烁阶段的10秒数据向量，并采用最小能量结合的方法生产新的信号向量；使用傅立叶变换，计算新定义的信号向量的功率密度谱；(2)通过整合闪烁频率及其谐波的功率密度谱来计算SSVEP的能量；(3)计算每张相片的窄带能量和宽带能量的比率；所述决策模块，采用相加的法则来结合前面P300检测的分数和SSVEP检测的比率，并通过找到相加值最大的索引来确定检测的目标，最后以检测的相片作为反馈；所述评估模块，通过统计命中与不命中的观察次数和理论次数，并根据下列公式进行卡方检测：χ2=Σi=1k(foi-fei)2fei,]]>其中，foi和fei分别是第i(i＝1,2,...,k)个分类的观察次数和理论次数，观察项目分为命中、不命中两类，fo1和fo2分别是命中和不命中的观察次数，fe1和fe2分别是命中和不命中的理论次数，以及自由度是分类项数k减1，即df＝1；检验统计量χ2(df＝1)需要大于3.84，此时判断用户意识状态正常。