[發明專利]一種基于靜息腦電相似性的情緒跨個體識別方法

在審

• 申請號: 201710251631.4
• 申請日: 2017-04-18
• 公開（公告）號: CN107411738A
• 公開（公告）日: 2017-12-01
• 發明（設計）人: 劉爽;明東;郭冬月;柯余峰;仝晶晶;楊佳佳;許敏鵬;何峰
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: A61B5/0476
• 分類號: A61B5/0476;A61B5/16;A61B5/18
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所12201
• 代理人: 李林娟

技術領域

本發明涉及基于腦電的情緒識別領域，尤其涉及一種基于靜息腦電相似性的情緒跨個體識別方法，該方法可用于情緒障礙的輔助診斷與療效評價，特殊工作者(如航天員、司機)的情緒識別與反饋，娛樂游戲、遠程教學的人機互動。

背景技術

情緒(emotion)是人對客觀事物是否滿足自身需要而產生的綜合狀態。它作為人腦的高級功能，保證著有機體的生存和適應，不同程度上影響著人的學習、記憶與決策。在人們的日常工作和生活中，情緒的作用無處不在。負性情緒會影響我們的身心健康，降低工作質量與效率，嚴重者會引發心理疾病(比如抑郁癥、自閉癥等)，也會造成嚴重的工作失誤。有研究證明，負性情緒的長期積累，會損害免疫系統的功能，使人們更容易受到周圍病毒的感染。所以，適時地發現負性情緒并給予適當的干預與調控十分必要，尤其是對司機，航天員等一些特殊工作者。另一方面，在人機交互系統里，如果系統能夠捕捉到人的情緒狀態，那么人機交互就會變得更加友好，自然與高效。情緒的分析與識別已經成為神經科學、心理學、認知科學、計算機科學和人工智能等領域學科交叉的一項重要的研究課題。

隨著神經生理學的發展和腦成像技術的興起，腦電信號(Electroencephalography,EEG)因其時間分辨率高、不受人為因素控制、能夠客觀真實地反映人的情緒狀態而受到研究人員的重視并被引入到情緒識別領域。而且新式理論方法的提出在一定程度上提高了基于腦電的情緒識別準確率。然而一旦走向實際應用，識別率大幅度下降，很難滿足應用的需求，泛化能力低是情緒識別模型在實際應用中面臨的一大挑戰。

研究表明，即使對于同一個外部刺激或者主體在思考同一個事件的時候，不同人的大腦所產生的腦電信號也是不同的，也就是說這些腦電信號攜帶有主體獨一無二的特性。由于腦電個體差異性的存在，傳統的個體依賴型(subject-depend)情緒識別模型在使用之前通常需要一個校準階段，讓被試先完成一段時間的情緒誘發實驗任務，采集被試的腦電信號，利用被試自己的腦電信號建立情緒識別模型。由于該識別模型只由來自被試自己的腦電信息建立，是個體特異性識別模型，該模型用于被試自己時會達到很好的預測效果，一旦用于預測其他用戶的情緒，識別率就會大幅度下降。

但是個體依賴型情緒識別模型冗長的校準過程會使用戶感覺疲倦和乏味，所以跨個體的情緒識別在實際應用中十分必要，而且跨個體的情緒識別模型可以很大程度上提高系統的友好程度，極大地擴大用戶范圍。因此，對于跨個體的情緒識別技術的研究具有很重要的現實意義和商業價值。

發明內容

本發明提供了一種基于靜息腦電相似性的情緒跨個體識別方法，本發明可有效地解決目前情緒識別中的跨個體識別正確率低的瓶頸問題，將模型推向應用，并獲得可觀的社會效益和經濟效益，詳見下文描述：

一種基于靜息腦電相似性的情緒跨個體識別方法，所述情緒跨個體識別方法包括以下步驟：

建立多個體情緒數據庫，包括n個被試的靜息腦電和情緒腦電，并通過AR模型提取腦電載theta,alpha,beta,gamma4個頻段的功率譜密度，構成靜息腦電特征矩陣以及情緒腦電特征矩陣；

記錄需要被檢測的被試的靜息腦電，分別計算其與情緒數據庫中的n個被試的靜息腦電特征矩陣的歐式距離，選擇距離最小的0.2*n個被試作為情緒識別模型訓練集的用戶群；

利用該用戶群的情緒腦電特征矩陣建立情緒檢測模型，從而準確、客觀的進行跨個體情緒腦電識別。

所述情緒跨個體識別方法還包括：

采集多個被試在靜息狀態、積極狀態、中性狀態、以及消極狀態下的64導腦電信號；

對采集到的64導腦電信號進行變參考到雙耳平均、降采樣到500Hz、1-100Hz帶通濾波以及利用獨立成分分析的算法去除眼電干擾，最終得到60導聯的預處理后的腦電信號。

所述記錄需要被檢測的被試的靜息腦電，分別計算其與情緒數據庫中的n個被試的靜息腦電特征矩陣的歐式距離具體為：

其中，MPRi是第i個用戶的靜息腦電特征矩陣的24個樣本平均后的特征向量；MTPR是當前用戶的靜息腦電特征矩陣的24個樣本平均后的特征向量；PRi為第i個用戶的靜息腦電特征矩陣；TPR為當前用戶的靜息腦電特征矩陣；Di為第i個用戶的靜息腦電與當前用戶的靜息腦電之間求得的歐式距離；為情緒數據庫中第i個被試的靜息腦電的第h個特征值，y_h為當前用戶的靜息腦電的第h個特征值，h＝1,2,…,240。