[發明專利]腦機接口信號分類方法、系統、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110421884.8
• 申請日: 2021-04-20
• 公開（公告）號: CN113180695A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 呂娜;劉星辰
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: A61B5/369
• 分類號: A61B5/369;A61B5/372;G06F3/01;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 李紅霖

本發明公開了腦機接口信號分類方法、系統、設備和存儲介質，分類方法的過程包括：利用預訓練的深層注意力樣本相似度遷移計算網絡對采集的待分類運動想象信號進行處理，得到所述待分類運動想象信號的類別；具體的，對采集的待分類運動想象信號進行處理，得到所述待分類運動想象信號的表示特征；將表示特征進行特征拼接，得到拼接特征；對拼接特征進行細節特征提取，得到特定特征；利用特定特征計算所述拼接特征與已知拼接特征之間的相似度分數，將所述拼接特征分類為與之相似度分數最高的已知拼接特征，將所述待分類運動想象信號分類為該已知拼接特征對應的運動想象信號；將待分類運動想象信號的類別輸出。本發明能夠實現對運動想象信號的準確分類。

技術領域

本發明屬于腦機接口技術領域，具體涉及腦機接口信號分類方法、系統、設備和存儲介質。

背景技術

大腦作為人體的總指揮，控制人體的各類復雜的行為。對于正常人類來說，可以很輕松的協調語言、情緒、運動、認知、思維等一系列作業，但是對于脊髓損傷、肌萎縮側索硬化(ALS)、腦干中風的殘障人士來說，這些簡單的動作堪比珠穆朗瑪峰，難以跨越，腦機接口技術的出現為這些殘障人士帶來了希望。腦機接口系統就是在大腦與機器之間建立一條連接，實現大腦與機器的直接交互。腦機接口技術的蓬勃發展，可以幫助脊髓損傷、肌萎縮側索硬化的病人搭建神經通路，輔助他們獲得運動控制的能力。隨著人口老齡化的增長，腦機接口技術可以用于神經反饋訓練等神經功能治療/調節，以預防阿爾茨海默氏癥(老年癡呆)。當然，腦機接口技術不僅僅在醫療領域有著重大應用，還在娛樂領域、軍事領域、安防監控等領域也得到了不同程度的應用。

然而，由于固有的背景神經活動、疲勞、注意力水平等原因，腦電信號在不同受試者中表現出了高度的特異性，因此很難建立一個參數適合所有受試者的普適性分類器。另外，由于健壯的腦電信號樣本較少，訓練受試者往往需要花費大量時間與精力，因此存在樣本數量不足以訓練深度模型的問題，這在機器學習與深度學習上都限制了模型的泛化能力與實際應用范圍。

發明內容

為解決現有技術中存在的問題，本發明的目的在于提供腦機接口信號分類方法、系統、設備和存儲介質，本發明提出的信號分類系統可利用小樣本數據完成較高準確率的運動想象信號分類訓練。本發明應用在腦機接口領域，能夠在樣本數量不足時實現對不同受試者都有著同樣良好分類效果的通用分類器，以解決上述現有技術的不足。

為實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

腦機接口信號分類方法，包括如下過程：

利用預訓練的深層注意力樣本相似度遷移計算網絡對采集的待分類運動想象信號進行處理，得到所述待分類運動想象信號的類別；

預訓練的深層注意力樣本相似度遷移計算網絡對采集的待分類運動想象信號進行處理的過程包括：

對采集的待分類運動想象信號進行處理，得到所述待分類運動想象信號的表示特征；

將表示特征進行特征拼接，得到拼接特征；

對拼接特征進行細節特征提取，得到特定特征；

利用特定特征計算所述拼接特征與已知拼接特征之間的相似度分數，將所述拼接特征分類為與之相似度分數最高的已知拼接特征，將所述待分類運動想象信號分類為該已知拼接特征對應的運動想象信號；

將待分類運動想象信號的類別輸出。

優選的，深層注意力樣本相似度遷移計算網絡的訓練過程包括如下步驟：

S1，利用采集的運動想象信號構建深層注意力樣本相似度遷移計算網絡的訓練集，訓練集中包括源域數據和目標域數據；其中，源域數據帶標簽，目標域數據不帶標簽；

S2，包括：