[发明专利]一种隐式注视脑机接口的意识状态检测系统在审
申请号: | 201910125927.0 | 申请日: | 2019-02-20 |
公开(公告)号: | CN109893093A | 公开(公告)日: | 2019-06-18 |
发明(设计)人: | 李远清;潘家辉;肖君;黄健涛 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | A61B5/00 | 分类号: | A61B5/00;A61B5/0476;A61M21/00 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 冯炳辉 |
地址: | 511458 广东省广州市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种隐式注视脑机接口的意识状态检测系统,包括视听觉刺激模块、脑电信号采集模块、脑电信号处理模块;视听觉刺激模块采用语义一致和不一致的视听数字随机播放给受试者;脑电信号采集模块实时记录受试者进行规定任务的脑电信号;脑电信号处理模块实时输出在线检测结果。本发明设计隐式注视的视听觉刺激范式,使用脑机接口技术去对受试者进行意识状态检测。在线分析准确率实时反馈给受试者,对其意识状态进行准确检测。本发明通过语义一致和不一致的视听刺激检测受试者的意识状态,提高受试者意识检测的准确率。 | ||
搜索关键词: | 意识状态 脑机接口 听觉刺激 隐式 脑电信号处理模块 脑电信号采集 检测系统 语义一致 不一致 注视 准确率 在线检测结果 刺激检测 脑电信号 实时反馈 实时记录 实时输出 视听数字 随机播放 意识检测 在线分析 准确检测 视听 检测 | ||
【主权项】:
1.一种隐式注视脑机接口的意识状态检测系统,其特征在于,包括:视听觉刺激模块、脑电信号采集模块、脑电信号处理模块;其中:所述视听觉刺激模块,采用语义一致和不一致的视听数字随机播放给受试者;在LED显示器的中心位置放置了一个可视按钮,两个扬声器位于LED显示器的背面,用于展现听觉刺激;其中,视觉刺激包括10个视觉数字:0,1,…,9,而听觉刺激包括10个口语数字:0,1,…,9;每个刺激呈现包括一对语义上相同的视觉和口语数字或不一致的视觉和口语数字,两个连续刺激之间存在间隔时间,且所有的视听刺激都是单独呈现的,视觉刺激出现在屏幕的同一位置,因此,范式是隐式注视的;关于隐式注视脑机接口意识检测的范式,首先构建了四对视听刺激,其中一对在语义上是一致的,而另外三对在语义上是不一致的;在语义一致性/不一致性条件下,这些视觉刺激和听觉刺激是从视觉和口语数字:0,1,…,9中随机选择的;每次试验都以视听觉的任务提示开始,持续设定时间段,指令是“默数视觉数字和口语数字相同的次数”,在指令提示之后,四对视听刺激以随机顺序分别展示设定次数,具体地说,四个视觉数字按照随机顺序以出现到消失的形式进行闪烁,每个出现持续设定时间,并且在两个连续出现之间间隔设定时间;视觉数字的出现伴随一个预设时间的口语数字,受试者要求默数一致的视听刺激即目标的出现次数,同时忽略不一致的视听刺激即非目标,以这种方式,产生了“oddball”效应,经过设定时间后,脑机接口系统在线进行P300检测,以确定受试者所关注的视听刺激对,由脑机接口系统确定的反馈结果出现在显示器的中心,如果检测结果正确,掌声将会作为反馈用来增加受试者的积极性;根据受试者的疲劳程度,每个trial之间有休息时间,由于有四对视听刺激,其中之一为目标,准确检测的概率水平是25%;所述脑电信号采集模块,用于实时记录受试者进行规定任务的脑电信号,具体是采用NuAmps便携式放大器来记录头皮脑电信号,然后将头皮脑电信号传输至脑电信号处理模块;在信号采集过程中,受试者头戴LT37型的32通道的脑电采集帽,记录32个通道的脑电信号,所有通道的脑电信号均以右耳突为参照,其中“HEOG”与“VEOG”两个通道代表眼球运动,故在这里被排除在外;脑电采集过程中,所有电极的阻抗值皆为5Ω以下;脑电信号以250Hz的频率采样,并在0.1至30Hz的范围内进行带通滤波;所述脑电信号处理模块,用于实时输出在线检测结果,在刺激任务呈现完毕后,对数据进行存储或处理,并根据实时结果播放正性/负性反馈声音,其中正性反馈声音是欢快的掌声,负性反馈声音是叹息声,其具体情况如下:由脑电信号采集模块采集到的原始EEG信号,先在0.1‑20Hz频率范围内进行带通滤波,并进行1/5下采样;把每个通道采集的信号分割成数据单元,每个数据单元都是从一组按钮闪烁后从0到设定时间内以向量的形式表示;然后连接30个通道的向量,得到额定个数据点的新数据向量;接着,通过平均所有n次重复闪烁对应的向量来提高信噪比SNR,n=1,2,3,…,为每个视听刺激对构建包含额定个数据点的特征向量,这些特征在刺激开始后900毫秒内包含了多个ERP成分;接着,利用训练阶段数据的特征向量训练SVM分类器,SVM分类器是基于LBSVM与线性核工具箱,SVM的参数通过五次交叉验证来确定,最后,在每次在线试验中,对四对视听刺激对应的四个特征向量应用SVM分类器,从而得到四个SVM得分,通过该试验获得的检测结果被确定为对应于SVM得分的最大值的视听刺激对;如果探测到的视听刺激对是视听刺激一致的实际目标,则这个任务正确响应,最后,计算出意识检测的准确率,即正确响应的任务数与在线测试总的任务数的比值,为了衡量准确率是否显著,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:式中,foi和fei分别是第i个分类的观察次数和理论次数,i=1,2,...,k;在这里,观察项目分为命中和不命中两类,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,自由度是分类项数k减1,即为1;使用的是四类脑机接口:一对视听一致的刺激和三对视听不一致的刺激,进行40次判定时,在完全概率相等的情况下命中和不命中的次数应该是10和30,为了表明观察次数的显著性,即p≤0.05,在自由度为1时,检验统计量χ2需要大于3.84,即在40个trial中,受试者需要在≥15个trial中正确响应。
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