[发明专利]基于foldingHDCA算法的单试次脑电P300成分检测方法

摘要

本发明涉及一种基于folding HDCA算法的单试次脑电P300成分检测方法，给被试看一系列RSVP图像序列，采集被试脑电信号，将所有图像所对应的脑电信号分为若干个时间窗口，取一个时间窗口及其前f个时间窗口内的多导联信号组成一组新的导联信号，并与空间权重、时间权重做运算，获得兴趣得分，将兴趣得分与设定阈值进行比对，判断目标图像，将目标图像结果进行输出。本发明通过将被试当前时刻的脑电信号与之前时刻的脑电信号相关联，将多导联脑电信号降维到一维，有效降低实际应用中P300成分的潜伏期与峰值随被试生理状态、目标概率、目标含义而引起的变化因素的影响，有效的提取脑电P300成分，进而确定目标图像。

主权项

一种基于folding HDCA算法的单试次脑电P300成分检测方法，其特征在于：包含如下步骤：步骤1、被试观看快速序列视觉呈现RSVP图像序列的同时，通过脑电信号采集设备收集被试的脑电信号；步骤2、将所有图像所对应的脑电信号均分为若干个时间窗口，取一个时间窗口及其前f个时间窗口内的多导联信号组成一组新的导联信号，通过Fisher线性判别器得到空间权重w＝[wk wk‑1 … wk‑f]T，其表示在第k个窗口到第(k‑f)个窗口间的所有导联信号的权重，将原始多导联信号通过乘上空间权重w，得到第k个时间窗口中降维后的一维信号，即其中，N表示每个时间窗口中的采样点数，xi[(k‑f‑1)N+n]表示一幅图像所对应的脑电中第(k‑f‑1)个窗口的i个导联的n个点的数值；步骤3、将降维后的一维信号以步骤2中的相同原理均分为同样个数的时间窗口，通过逻辑回归分类器计算得到第k个时间窗口的权重vk，将步骤2中得到的一维信号分为不同时间区间并取均值乘上对应的权重vk，获得兴趣得分，即：步骤4、统计不同类别脑电信号的兴趣得分，并设定一个阈值，若兴趣得分大于设定阈值，则判定为目标图像，若兴趣得分小于设定阈值，则判定为非目标图像；步骤5、将目标图像作为被试的检索结果进行输出。