[發明專利]一種視覺P300-Speller腦-機接口方法

有效

• 申請號: 201110325897.1
• 申請日: 2011-10-24
• 公開（公告）號: CN102508545A
• 公開（公告）日: 2012-06-20
• 發明（設計）人: 綦宏志;孫長城;陳龍;陳元園;萬柏坤;明東
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 溫國林

技術領域

本發明涉及通訊領域，特別涉及一種視覺P300-Speller腦-機接口方法。

背景技術

BCI是一種不依賴于正常的由外圍神經和肌肉組成的輸出通路的通訊系統，它實現了利用工程技術手段“讓思想變成行動”的對外信息交流和控制新途徑，是一種涉及醫學、神經學、信號檢測、信號處理和模式識別等多個領域的交叉技術。BCI系統不僅可以幫助運動功能失常但思維正常的患者通過大腦的思維運動來實現與外界的信息交流，而且在虛擬現實、游戲娛樂以及工業、交通等領域也具有重要的潛在價值。近年來，BCI的發展非常迅速，全球有大量的組織和機構從事該方面的研究。P300信號是事件相關電位(Event-Related?Potential，ERP)的一種，當受試者受到兩種或兩種以上刺激時，出現在目標刺激開始后300ms左右的正峰即為P300信號，如圖1所示。目標刺激出現的概率越小所引起的P300信號越顯著。P300信號是一種內源性的ERP成分，它的產生不受刺激的物理特性影響。

傳統的視覺P300-Speller?BCI系統是由Farwell和Donchin在1988年設計實現的。如圖2所示，該P300-Speller刺激界面是6×6的字符矩陣，整個字符矩陣由36個字符組成。使用者注視想要選擇的目標字符，閃爍時按照整行、整列的形式進行閃爍，行列的閃爍順序是按照事先設定的一個偽隨機序列排列的，每行列閃爍的時間間隔為數百毫秒。根據神經電生理學的研究結果，只有包含目標字符的閃爍刺激才會誘發出P300信號。P300信號具有較明顯的波形特征，可以通過特征提取和模式識別的方法來進行檢測。由于P300信號出現在目標刺激后的300ms，因此在檢測出P300信號后可以根據行列閃爍順序推算出目標刺激所在的行列，目標行列的交點既是目標字符的位置。

按照上述流程，可見將整個字符矩陣遍歷一次需要12次閃爍。這種P300-Speller可供選擇的字符數量過低(僅有36個)，如果增加字符的數量，整個字符矩陣遍歷一次需要閃爍的次數明顯增加，選擇一個字符的時間將會變長，因此該刺激模式不利于實現大指令集的信息傳輸，存在信息傳輸速率過低的問題，難以滿足實際應用中的需要。如果以上述6×6方式的P300-Speller來控制一個計算機鍵盤的輸入，那么除字符與數字以外，標點符號鍵和功能鍵等均無法使用，這對于實際的輸入操作來說是非常不便的。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于提供一種視覺P300-Speller腦-機接口方法，該方法解決了傳統的行列閃爍刺激模式的P300-Speller不利于大指令集選擇，導致信息傳輸速率過低的問題，詳見下文描述：

一種視覺P300-Speller腦-機接口方法，所述方法包括以下步驟：

(1)獲取刺激界面，所述刺激界面中包括N＞＞36的字符，所述字符按照預設間隔進行排布，其中，N為字符的個數，N的取值為大于36的正整數；

(2)對所述刺激界面中的所述字符進行空間編碼，依照柵格面編碼控制所述刺激界面中的所述字符進行閃爍；

(3)對腦電信號進行數字化記錄，對記錄到的所述腦電信號進行帶通濾波，將每一次閃爍刺激之后的EEG數據片段從連續的EEG數據中提取出來；

(4)對所述每一次閃爍刺激之后的EEG數據片段進行預處理，去除眼電信號，獲取P300腦電信號；

(5)將所述P300腦電信號的時域特征作為識別特征，獲取特征向量；

(6)對所述特征向量進行模式識別，輸出目標字符。

步驟(2)中的所述對所述刺激界面中的所述字符進行空間編碼，依照柵格面編碼控制所述刺激界面中的所述字符進行閃爍具體為：

將N個字符隨機分配到一個m×n×p的立方體網格中，m≥n≥p，且滿足m×n×p≥N，(m-1)×n×p≤N，每個小格子代表一個字符；閃爍時按照所述柵格面進行閃爍，一次點亮一個柵格面中的所有字符。

步驟(4)中的所述預處理具體為：

0.5-40Hz的帶通濾波和利用獨立分量分析去除所述眼電信號。

所述利用獨立分量分析去除所述眼電信號具體為：

采用信息極大化方法對采集的所述腦電信號進行所述獨立分量分析，得到若干個獨立成分，采用眼電相關性判別法在所述若干個獨立成分中尋找到相應的眼電成分，將所述眼電成分進行置零化處理然后進行數據重構，去除所述眼電信號。

步驟(6)中的所述對所述特征向量進行模式識別，輸出目標字符具體為：

通過Fisher判別分析對所述特征向量進行模式識別，輸出所述目標字符。