[發明專利]基于foldingHDCA算法的單試次腦電P300成分檢測方法

有效

• 申請號: 201610139359.6
• 申請日: 2016-03-11
• 公開（公告）號: CN105700687B
• 公開（公告）日: 2018-03-13
• 發明（設計）人: 閆鑌;童莉;曾穎;林志敏;卜海兵;高輝;梁寧寧;王曉娟;潘菲
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍信息工程大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06F17/30;A61B5/0476;A61B5/04
• 代理公司: 鄭州大通專利商標代理有限公司41111
• 代理人: 陳大通

技術領域

本發明涉及腦電信號檢測技術領域，特別涉及一種基于folding HDCA算法的單試次腦電P300成分檢測方法。

背景技術

腦電信號(EEG)是大腦活動的外在體現，作為人體最主要的神經中樞，大腦首先維持人體正常生理活動，其次協助人們完成有意識的各種活動。不同的大腦活動表現為具有不同特征的腦電信號。研究表明，對這些腦電模式進行時域頻域分析，有助于逆向分析人的意識活動，這為腦電信號的應用提供了理論基礎。腦-機接口技術(BCI，Brain-Computer Interface)，目的在于打破人必須通過器官和外界交流的限制，僅通過腦電信號(EEG)實現人類意識與外界的溝通。現階段BCI技術主要使用腦電帽等設備，采集被試的腦電信號，將這些腦電信號進行量化，轉換成計算機可識別的數據，EEG信號可用腦電帽上的電極獲取，附圖1中非入侵式電極采集信號設備的電極分布系統標準，通過對EEG的分析，我們可以解碼人類思維意圖，實現人-機協同工作。

近年來，研究人員對使用腦-機接口技術實現圖像識別的問題進行了大量的研究。這些研究多采用快速序列圖像呈現(RSVP)為刺激范式，采集多通道、高采樣率的腦電信號，使用有效的模式識別方法對圖像集進行識別分類。快速序列圖像呈現(RSVP)是指，將圖片序列以每秒2～12幅的速度快速呈現給被試，被試觀看這些圖像，當圖像序列中出現用戶所關注的圖像時，用戶的腦電信號中會出現特定的腦電成分(P300成分)。給被試觀看圖像，同時檢測每幅圖像所對應的腦電信號中是否出現P300成分，由于不知道出現的圖像是否為目標圖像，因此需要在每幅圖像對應的EEG信號中檢測是否含有P300，進而確定圖像是否為目標圖像。

P300成分是經常使用的一種ERP成分，ERP也稱為事件相關電位，是與特定感知或認知任務相關的神經反應，ERP可以使用組平均的方法從EEG信號中提取出來。P300是用戶觀察到一個小概率事件后約300ms出現的正峰波形。在基于快速序列圖像呈現(RSVP)的圖像檢索技術中，認為在一系列隨機的圖像序列中，用戶所感興趣的目標圖像是較少的。用戶在隨機看一張圖像時，發現是自己所感興趣的圖像的小概率的。因此可以通過檢測是否含有P300成分，來判斷圖像是否為用戶感興趣的圖像。P300也被用來分析人的情緒和思維過程。

在實際應用中P300成分的潛伏期與峰值往往不是固定不變的，一些研究表明P300成分的潛伏期與峰值會隨著被試的生理狀態、目標出現的概率、目標具體含義的變化而變化。附圖2～3所示，用戶關注的目標不同時，所激發的P300成分具有顯著的不同。因此，基于腦電信號的圖像檢索技術需要在潛伏期變化的情況下檢測P300成分。

發明內容

本發明所要解決的問題是，克服在基于腦電信號的目標圖像檢索中，被試在不同狀態下觀看不同的目標圖像會導致潛伏期變化的問題，提供一種基于folding HDCA算法的單試次腦電P300成分檢測方法。

按照本發明所提供的設計方案，一種基于folding HDCA算法的單試次腦電P300成分檢測方法，包含如下步驟：

步驟1.被試觀看快速序列視覺呈現RSVP圖像序列的同時，通過腦電信號采集設備收集被試的腦電信號；

步驟2.將所有圖像所對應的腦電信號均分為若干個時間窗口，取一個時間窗口及其前f個時間窗口內的多導聯信號組成一組新的導聯信號，通過Fisher線性判別器得到空間權重w＝[w_k w_k-1 … w_k-f]^T，其表示在第k個窗口到第(k-f)個窗口間的所有導聯信號的權重，將原始多導聯信號通過乘上空間權重w，得到第k個時間窗口中降維后的一維信號，即其中，N表示每個時間窗口中的采樣點數，x_{i[(k-f-1)N+n]}表示一幅圖像所對應的腦電中第(k-f-1)個窗口的i個導聯的n個點的數值；

步驟3.將降維后的一維信號以步驟2中的相同原理均分為同樣個數的時間窗口，通過邏輯回歸分類器計算得到第k個時間窗口的權重v_k，將步驟2中得到的一維信號分為不同時間區間并取均值乘上對應的權重v_k，獲得興趣得分，即：

步驟4.統計不同類別腦電信號的興趣得分，并設定一個閾值，若興趣得分大于設定閾值，則判定為目標圖像，若興趣得分小于設定閾值，則判定為非目標圖像；

步驟5.將目標圖像作為被試的檢索結果進行輸出。