[發明專利]一種基于事件相關電位的跨個體通用型腦機接口方法

有效

• 申請號: 201410840127.4
• 申請日: 2014-12-30
• 公開（公告）號: CN104536572B
• 公開（公告）日: 2017-12-05
• 發明（設計）人: 綦宏志;劉晶;明東;何峰;趙欣;楊佳佳;張力新
• 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

本發明涉及腦機接口領域，尤其涉及一種基于事件相關電位的跨個體通用型腦機接口方法。

背景技術

腦機接口(brain computer interface,BCI)是一種不依賴于外周神經和肌肉組織等常規大腦輸出通路的信息通道。腦機接口技術的研究初衷是為了給那些大腦完好但正常的神經通路受損(如脊髓損傷SCI、肌萎縮性側索硬化癥ALS等)的患者提供一種重新與外界溝通交流的途徑，從多個方面幫助這些病患提高生活質量，例如：與外界交流通訊，使用人工智能假體，對外部設備進行控制等。隨著電子信息技術的快速發展，腦機接口技術的應用得到了極大拓展，在神經康復領域之外的其他方面也表現出了潛在的應用價值，如生活娛樂、軍事、交通安全等領域。

傳統的腦機接口多為個體特異性腦機接口(subject-dependent BCI，SDBCI)，新用戶在使用前，需要經過一段時間的校準過程，采集該用戶的數據，用來建立只適合該用戶自身的特異性模型，因此系統通用性較差。較長時間的校準過程會耗費時間和精力，甚至會降低后續實際使用過程中的效率。

發明內容

本發明提供了一種基于事件相關電位的跨個體通用型腦機接口方法，本發明與傳統的個體特異性腦機接口相比，可以減少甚至消除新用戶對系統使用前的校準過程，在不過多的犧牲正確率的前提下，極大地提高了系統的通用性能，更加符合用戶實際的使用需求，詳見下文描述：

一種基于事件相關電位的跨個體通用型腦機接口方法，所述方法包括以下步驟：

采用Farwell實驗范式視覺誘發事件相關電位信號，并采集事件相關電位信號；

對事件相關電位信號進行預處理，提取P300信號；

利用集成的線性分類器組對跨個體字符識別率進行預測，并分析其識別效果。

所述采用Farwell實驗范式視覺誘發事件相關電位信號的步驟具體為：

刺激界面包含若干個常用字符，屏幕上的字符遵從行或列閃爍模式，字符點亮持續幾秒后開始行或列隨機閃爍；每次行或列閃爍持續一段時間，被試者在每次目標字符出現時在心里默數其被點亮的次數。

所述采集事件相關電位信號的步驟具體為：

采用40導腦電放大器，腦電采集軟件Scan4.5，采樣率為1000Hz，帶寬為0.05-100Hz，將每一導聯的阻抗保持在5kΩ以下；共采集六個導聯的信號，以左側乳突為參考，右側乳突接地。

所述對事件相關電位信號進行預處理，提取P300信號的步驟具體為：

經過預處理的事件相關電位信號、P300信號以及噪聲表示如下：

x_i(n)＝s(n)+n_i(n),i＝1,2,…N

其中，i表示不同的刺激試次，n表示該次記錄中第n個采樣值，每次記錄共N個采樣值，x_i(n)為該次采集到的事件相關電位信號，n_i(n)為背景腦電噪聲，s(n)表示想要得到的真實P300信號；

將x_i(n)經過M次疊加平均，P300信號的估計表示如下：

所述利用集成的線性分類器組對跨個體字符識別率進行預測的步驟具體為：

結合所有的子分類器可以得到一個效果強化的集成分類器，該模型f(x_k)寫成：

其中R₁代表SD空間，即訓練樣本來自同一被試者；R₂代表SI空間，即訓練樣本分別來自不同的被試者，sgn是取符號函數；

利用模型對測試數據進行預測，得到預測的目標字符為：

C_r|c＝argmax_r|c[f(x_k^r|c)]

其中，argmax表示尋找使f(x)達到最大值的參量值，r|c是使f(x_k)最大化所對應的行/列，行和列的交叉位置即預測得到的目標字符的位置，將預測字符與已知的目標字符對應，判斷分類器測試結果的正確與否。