[發明專利]基于邏輯思維和形象思維的腦機接口方法

有效

• 申請號: 201510091464.2
• 申請日: 2015-02-28
• 公開（公告）號: CN104635934B
• 公開（公告）日: 2017-06-23
• 發明（設計）人: 孫瀚;張雄;王保平;仲雪飛;樊兆雯;張玉;王力
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙)32249
• 代理人: 楊曉玲

技術領域

本發明涉及人工智能領域以及腦電信號識別領域，尤其涉及了一種基于邏輯思維和形象思維的腦機接口方法。

背景技術

腦機接口(Brain-Computer Interface，簡稱BCI)是不依賴于正常的由外圍神經和肌肉組成的輸出通路，是一種直接連接大腦和計算機及外部設備的通訊系統。腦機接口系統具有無創采集、操作簡單的優點以及獨特的時間分辨率優勢。腦機接口系統通常由四個模塊組成：腦電信號采集模塊、腦電信號特征提取模塊、腦電信號特征分類模塊以及外部設備控制模塊。特征提取模塊以及特征分類模塊是整個腦機接口最核心的部分，正是通過這兩個模塊可以將腦電信號轉換為可以被外部設備識別的控制信號。腦電信號的特點有微弱性、復雜性以及不穩定性，由于腦電信號的這些特性，對于范式設計以及特征提取與分類有比較高的要求。

目前實現腦機接口的腦電信號采集方式主要有兩種：植入式腦電信號采集方式和非植入式腦電信號采集方式。植入式腦電信號采集方式主要包括功能性核磁共振成像(FMRI)、腦磁圖(EMG)以及近紅外光譜(NIRS)等。非植入式的采集方式彌補了植入式采集帶來的不方便以及有創性等各種問題，其中腦電圖(Electroencephalograph，簡稱EEG)是目前最主要實現非植入式腦機接口的方式，也是被廣泛認為最有潛力的技術。與植入式電極相比，非植入式電極具有時間分辨率高、易于使用、成本較低、便于攜帶等優點。現在主要采用的非植入式電極采集方式有運動想象、P300和穩態視覺誘發電位(Steady-State Visual Evoked Potentials，簡稱SSVEP)。

近年來，利用不同思維任務腦電信號作為實現BCI的一種新型技術，已受到了廣泛的關注。思維活動是人類智慧的標志之一。當人們進行思維作業時，大腦特定區域神經細胞電生理活動會發生一定程度的變化，這些電生理活動會在頭皮表面發生反映，可以被腦電信號采集設備采集到。大腦在進行不同思維活動是激活大腦皮層的不同區域并能誘發出不同的腦電節律的生理現象使得利用腦電信號對邏輯思維和形象思維進行分類成為可能。按照神經心理學理論分析，在心中想象心算以及空間旋轉是復雜的過程，計算的行為可能包括數字識別、數字符號含義的理解、計算方法的選擇、運算規則和特殊計算程序執行、中間結果的暫時存儲和再提取及記憶結果的表達等任職成分。當右利手被試者進行計算時，主要激活左前額葉和雙側頂層皮質；并且當被試者在進行與語言、心算有關的思維活動時，左半球的α波小于右半球；在進行與空間想象有關的意識任務時，情況相反。通過對不同思維作業自發腦電信號的分類實現腦機接口，直接利用思維作業來控制外部設備，更接近人對外部設備的實際控制模式，派出了利用誘發腦電信號，產生的不必要偽跡以及誘發電位提取、定位的困難。并且相對于SSVEP等其他的模式，邏輯思維以及形象思維的腦袋模式使用起來更加方便，更適宜長期使用。

尋求有效的特征提取及分類的方法是提高識別準確率關鍵技術之一。常用的特征提取方法有功率譜分析、小波變換、共空間模式算法(common spatial pattern，簡稱CSP)等。CSP算法被認為是一種有效的腦電模式分析方法。CSP的優點是不需要預先選擇被試者特異性的頻帶，也不需要有腦電信號的空間分布信息，而是基于任務對EEG信號進行處理；缺點是需要大量的特征向量及大量的電極，而過多的電極又會造成整個腦機接口便攜性的下降。CSP算法的目的是尋找一個空間濾波器，使兩種信號經過算法處理之后，最大限度的被區分，算法是基于兩個協方差矩陣同時對角化，使其中一類信號方差最大的同時另一類信號的方差最小。

支持向量機分類器在解決非線性、小樣本以及高維模式識別中表現出很多特有的優勢，并且可以推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中。支持向量機擁有優秀的學習性能以及能同時最大化幾何邊緣區和最小化經驗誤差的特性，因而作為分類器被廣泛應用于腦機接口的分類問題中。支持向量機主要思想在于通過某種事先選擇的非線性核函數將線性不可分的空間映射到一個高維的線性可分的特征空間，在這個空間利用結構風險最小化原則構造最優分類超平面，使分類面兩側相距此平面最近的不同類樣本之間間隔最大，對最優超平面的構造問題上可以通過解決一個凸二次規劃問題來實現。支持向量機方法的一個重要的優點是所獲得的分類器的復雜度可以采用支持向量的個數，而不是變換空間的維數來刻畫。

發明內容

發明目的：為了克服現有技術中的不足，本發明提供一種基于邏輯思維和形象思維的腦機接口方法，解決原有CSP算法需要大量特征向量及電極而導致計算和操作都不方便的技術問題。