[發明專利]一種基于強化學習聯合去噪與時空關系建模的腦電信號特征增強方法

在審

• 申請號: 202210289437.6
• 申請日: 2022-03-23
• 公開（公告）號: CN114841192A
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 秦翰林;張昱賡;馬琳;王誠;盧長浩;劉嘉偉;王欣達;陳嘉欣;于躍
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 西安嘉思特知識產權代理事務所(普通合伙) 61230
• 代理人: 王海棟

本發明涉及一種基于強化學習聯合去噪與時空關系建模的腦電信號特征增強方法，包括：獲取多通道腦電信號；對獲取的多通道腦電信號進行基于多智能體強化學習的干擾去除決策，得到干凈信號；采用時空注意力建模對干凈信號進行細節恢復，以得到增強后的腦電信號?；趶娀瘜W習機制對腦電信號的去噪流程進行選擇優化，得到去除多類無關干擾的干凈信號，提升腦電特征的整體信噪比和顯著性效果。在此基礎上，采取引入transformer注意力機制的時空間關系建模，利用腦電測試信號流固有的時序連續性與空間關聯性，重建得到更高空間分辨率的信號，擴展腦電源數據的通道特征。最終達成提高信號空間分辨率從而提高識別精度的目的。

技術領域

本發明屬于腦電智能識別技術領域，涉及一種基于強化學習聯合去噪與時空關系建模的腦電信號特征增強方法。

背景技術

腦電信號是用非侵入式柔性電極在頭皮采集記錄的電信號，這種電信號由大腦活動時大量神經元同步發生的突觸后電位經總和后形成，是腦神經細胞生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映。當試驗人員想象肢體運動而沒有實際的肢體動作時，神經元之間活動仍會產生電信號，當這些信號能量累積超過一定閾值時，就會產生腦電信號，運動想象產生的腦電信號具有事件相關同步和去同步的特征，通過分析運動想象腦電信號，對腦電信號進行特征分類，可以判斷想象者的運動意圖，從而實現對外部設備的控制。

現有的腦電信號智能處理的研究重點是腦電信號中各類干擾、偽跡的去除、高效通道的智能選擇以及對分類所需腦電特征的增強，以使得后續腦電信號智能分類識別過程能夠高效實現?，F有的偽跡去除算法僅能對單一類型的雜波信號實現去除，多種雜波抑制算法的疊加也會對腦電源信號造成影響?，F有的腦電信號增強方法能加強腦電信號中腦區局部相關電位等特征，但缺乏對時序信息以及采集電極以外空間區域的腦電細節增強。

發明內容

為了解決現有技術中存在的上述問題，本發明提供了一種基于強化學習聯合去噪與時空關系建模的腦電信號特征增強方法。本發明要解決的技術問題通過以下技術方案實現：

本發明實施例提供了一種基于強化學習聯合去噪與時空關系建模的腦電信號特征增強方法，包括以下步驟：

S1、獲取多通道腦電信號；

S2、對獲取的所述多通道腦電信號進行基于多智能體強化學習的干擾去除決策，得到干凈信號；

S3、采用時空注意力建模對所述干凈信號進行細節恢復，以得到增強后的腦電信號。

在本發明的一個實施例中，步驟S2，包括：

步驟S21、將所述干凈信號輸入包含全部去噪算法的級聯式網絡進行第一次去噪；

步驟S22、對得到的第一次去噪結果進行評估；

步驟S23、根據第一次評估結果的得分進行結果的反饋后指導網絡結構的變更；

步驟S24、使用變更后的網絡結構構造新的去噪策略處理所述干凈信號得到第二次去噪結果；

步驟S25、對得到的所述第二次去噪結果進行評估；

步驟S26、根據第二次評估結果的得分進行結果的反饋后指導網絡結構的變更；

重復執行上述步驟，以獲取到針對所述多通道腦電信號的最優聯合去噪方法。

在本發明的一個實施例中，步驟S22，包括：

步驟S221、使用交叉驗證策略來評估算法模型。

在本發明的一個實施例中，步驟S221，包括：

步驟S2211、針對每一位受試者，將其全部腦電信號分成N個相等的數據子集后，使用其中一個子集用作測試集，其他N-1個子集構成訓練集；