[發明專利]一種基于動態腦功能網絡連接的腦-機接口方法

有效

• 申請號: 201710256279.3
• 申請日: 2017-04-19
• 公開（公告）號: CN107132915B
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 謝松云;王偉;李亞兵;謝辛舟;孟雅
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于動態腦功能網絡連接的腦-機接口方法，其特征在于該方法包括如下步驟：

步驟1，以腦電信號的相位同步信息為基礎建立左右手兩類想象運動的腦功能動態網絡，并生成左右手想象運動時腦功能網絡連接的“模板”：

首先，計算預處理后每兩導EEG數據之間的瞬時鎖相值iPLV，將iPLV作為腦功能網絡的“連接”關系，iPLV的計算方法為如下公式1：

其中，和分別表示x導聯和y導聯的瞬時相位值；

其次，計算“靜息”態和任務態左右手兩類數據25個試次的iPLV的平均值，計算方法為如下公式2：

其中，i表示第i個trial，N表示trial個數；

將“靜息”態階段對應的公式2計算結果進行時間平均，得到左右手“靜息”態若干PLV：lrPLV和rrPLV；

將任務態每段數據的公式2計算結果進行分段，然后計算每段數據的時間平均，得到左右手若干任務態PLV均值：ltPLV和rtPLV；

最后，為得到任務態PLV相對于靜息態PLV所變化的部分，將任務態PLV減去“靜息”態PLV，從而建立左右手想象運動時腦功能網絡連接“模板”，即為如下公式3：

LDPLV＝ltPLV-lrPLV

RDPLV＝rtPLV-rrPLV

步驟2，將所生成的訓練模板和任務態測試數據構成的腦功能網絡作比較，作為該測試數據的特征，然后利用提取的特征訓練分類器：

計算測試數據的iPLV及其時間平均值，得到DATA_ltPLV和DATA_rtPLV，再減去兩類數據“靜息”態PLV的均值，得到DATA_ldPLV和DATA_rdPLV，即為如下公式4：

然后計算DATA_ldPLV與所有“模板”的相似性作為左手想象運動數據的特征向量LH_feature，計算DATA_rdPLV與所有“模板”的相似性作為右手想象運動數據的特征向量RH_feature；使用余弦相似度(consine similarity)作為相似性度量準則，余弦相似度的計算方法如下公式5：

X＝(x₁,x₂,x₃,...,x_n)^T

Y＝(y₁,y₂,y₃,...,y_n)^T

將得到的特征向量訓練支持向量機分類器；

步驟3，對于在線EEG數據，仍使用步驟2，將得到的特征向量輸入訓練好的支持向量機分類器中，以確定想象運動的狀態。