[發明專利]基于附加漢字默讀運動想象方式的腦-機接口方法

在審

• 申請號: 202110004469.2
• 申請日: 2021-01-04
• 公開（公告）號: CN112732082A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 郭苗苗;金銘;吉利輝;張天恒;王子威
• 申請（專利權）人: 河北工業大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06N3/04
• 代理公司: 天津翰林知識產權代理事務所(普通合伙) 12210
• 代理人: 付長杰;張國榮

本發明為一種基于附加漢字默讀運動想象方式的腦?機接口方法，采用靜態文字的刺激方式，確定具有不同含義四個漢字的刺激界面，用戶通過根據界面的提示來進行相應的附加漢字默讀的運動想象任務，單次試驗包括四個階段：空閑階段、準備階段、提示階段和想象期階段?？臻e階段2000ms允許被試調整放松狀態；準備階段1000ms提醒被試馬上進入提示階段需要保持注意力集中；提示階段1000ms隨機給被試某個靜態文字刺激；想象期階段4000ms要求被試心中默讀提示階段提示的漢字并同時完成相應的想象任務。想象期過后，單次實驗結束。

技術領域

本發明屬于生物醫學工程腦-機接口技術領域，特別涉及到基于附加漢字默讀的運動想象的自發腦電實驗范式。

背景技術

腦機接口(Brain Computer Interface，BCI)是一種通過解碼人類腦神經活動信息來實現大腦直接與外部設備進行交互的信息傳輸技術，近年來受到了廣泛的關注。BCI技術的實現是將腦皮層的電生理活動特征轉換成提前設置好的指令，進而實現大腦對外界設備的控制?，F如今BCI技術已經應用于軍事、醫療、娛樂等諸多領域。例如，在軍事領域，可以利用腦電信號(Electroencephalogram,EEG)對武器裝備進行輔助控制，在醫療領域，可以利用BCI技術幫助肢體殘疾病人通過EEG直接控制外部設備。還可以通過運動想象(Motorimagery，MI)BCI實現對機器人的遙控，讓機器人在特殊環境下完成一些任務。因此對于BCI的研究在各個領域內都具有重大的意義。

MI-BCI在BCI技術的研究中有著重要的價值地位。基于MI-EEG的BCI技術是一種利用自發腦電驅動外部設備的方式，具有操作簡單、成本低、風險小等優點。并且相較于由外部刺激受試者產生相應EEG進行驅動的方式，這項技術可以避免由于外部刺激對受試者產生的不良影響。

采用自發腦電的BCI方式雖然優點很多但也存在著一些缺陷，比如操作層面少，并且隨著想象任務的增多，分類準確率會急劇下降。除此之外，僅憑受試者自主的心理活動很難對該類BCI系統的外部設備進行準確的操縱，很多受試者不能有效地自發驅動外部設備的EEG。

BCI系統一般包含EEG采集、信號預處理、特征提取、分類判別以及控制接口五個部分，而系統的核心是提高EEG的分類準確率。但是由于EEG具有個體差異性、信噪比低、信號不平穩等特點，使得相同的信號預處理方式不能保證每名用戶的EEG最終都能達到最好的分類效果。李宇琛等(基于卷積神經網絡的想象運動EEG分類研究)對腦電數據進行0～38Hz、0～∞Hz、4～38Hz、4～∞Hz四個頻率范圍進行濾波處理，再通過ShallowSLNet、DeepNet、EEGNet、SSN四種深度學習網絡進行特征提取并分類，驗證了濾波范圍會對分類結果產生影響。

發明內容

本發明的目的是希望能夠在一定程度上解決上述MI-BCI系統在實際應用中的存在的問題，提供一種附加漢字默讀的MI實驗范式，將語言和想象這兩種高級認知活動結合在一起，并提取這種結合方式誘發的EEG中有效特征作為BCI系統的操縱輸入，豐富了EEG的任務范式并提高了分類精度；另一方面，在對EEG進行濾波預處理的過程中提供了一種基于事件相關譜擾動算法來確定EEG濾波區間的方法，通過該方法可以為每名用戶確定其EEG濾波處理時的最優濾波區間，從而在一定程度上彌補了由于用戶間個體差異性導致分類器分類效果差的問題。

為了實現以上發明目的，本發明采取的技術方案如下：

1實驗過程：

將實驗相關采集設備連接好，采樣率選取為1000Hz。被試戴好64導電極帽坐在計算機屏幕前，電極將所采集到的EEG和眼電信號通過信號采集儀傳輸到SynAmps2放大器，EEG與EOG信號被放大后再由SynAmps2放大器通過USB接口傳輸到運行于計算機中的Curry8軟件中。