[發明專利]一種面向SSVEP腦機接口的多通道腦電信號建模方法

有效

• 申請號: 202211433424.8
• 申請日: 2022-11-16
• 公開（公告）號: CN115826743B
• 公開（公告）日: 2023-10-20
• 發明（設計）人: 李鴻岐;付沛榮
• 申請（專利權）人: 西北工業大學太倉長三角研究院;西北工業大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06N3/06;A61B5/00;A61B5/372
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理有限公司 11562
• 代理人: 高天星

本申請公開了一種面向SSVEP腦機接口的多通道腦電信號建模方法，步驟包括：確定被測者的SSVEP信號頻率范圍和信號數；基于信號數，建立基本神經元群模型，用于產生頻率范圍的多種節律窄帶信號；基于具有多種節律窄帶信號的頻率范圍，確定多動態神經元群模型，用于調制出適合被測者的單通道SSVEP頻率信號；基于多動態神經元群模型和單通道SSVEP頻率信號構建多通道多動態神經元群模型，用于設定耦合系數矩陣，進而通過調整不同基本神經元群之間的耦合系數，來構建多通道腦電信號，并體現被測者之間的差異性。本申請從模型的角度生成應用在腦控智能器械中的面向SSVEP腦機接口的多通道腦電信號，解決現有技術成本高昂的問題。

技術領域

本申請涉及信號處理領域，具體涉及一種面向SSVEP腦機接口的多通道腦電信號建模方法。

背景技術

腦機接口(Brain Computer Interface，BCI)為用戶和外界物理設備提供了一條直接的實時信息交流和控制通道，可以將用戶的大腦活動從神經生理信號直接解碼為對外界設備的控制指令。BCI技術完成腦電信號的獲取、數據的預處理、特征提取、分類和命令量化。針對于腦電信號的獲取，腦電所采集的數據僅為部分神經元的活動，但是腦內的具體活動情況又是無窮多的，為了解決這個問題，研究人員主要通過侵入式和非侵入式兩種手段進行腦電信號的采集。

侵入式方法有一定的創傷性，而對比于侵入式方法，非侵入式方法價格則較為低廉，在目前的研究中非侵入式方法使用比較廣泛，易被大眾接受。而在非侵入式方法中，最廣泛應用的是腦電圖(Electroencephalograph，EEG)。EEG是大腦組織中大量的神經元群突觸后電流的綜合表現，可以分解為特定的頻率范圍(δ:1–4Hz，θ:4–8Hz，α:8–12Hz，β:12–30Hz，γ:30–70Hz)。其監測方法具體為，電極沿著頭皮放置，然后通過放置在頭皮上的多個電極，記錄大腦在一段時間內自發進行的電活動。雖然腦電圖的空間分辨率有限，信號偽跡比較多，但它仍然是研究和診斷的寶貴工具。

穩態視覺刺激(Steady-State Visual Evoked Potentials，SSVEP)是指大腦對于特定頻率的視覺刺激會誘發的EEG腦電信號，當視網膜接收到3.5Hz至75Hz的視覺刺激，大腦會產生和視覺刺激相同頻率或倍數頻率的電活動。基于SSVEP-EEG的BCI技術已經被廣泛用于開發各種腦控智能器械，如腦控光標、腦控虛擬鍵盤、腦控瀏覽網頁、腦控假肢、腦控輪椅、腦控車輛、腦控機器人等系統。目前上述腦控智能器械的研究中，仍然需要招募受試者，并需佩戴采集儀甚至涂抹導電膏，清洗毛發等操作，消耗了一定的人力物力，如何能用較低的成本，通過仿真建模，產生出正確的、類似的、適用的腦電信號是非常重要且有意義的。

目前已經提出了多種神經模型，通常可分為兩類。一類是注重細節的模型，即對神經元的建模。顯然信息傳遞是由許多神經元相互協作完成，僅從微觀層次上研究單個神經元的放電，對于研究大腦的復雜行為遠遠不夠。于是有研究者直接研究多個神經元構成的神經網絡，研究神經網絡的放電行為，但是神經元的種類繁多，很難確定每個神經元模型的參數，同時各種神經元之間的連接非常復雜，且運算量巨大，因此在神經元水平上模擬實際的神經網絡相當困難。另一類神經模型為神經群模型，該模型不需要對網絡結構中的單個細胞建模，而是對特定種類細胞組成的神經元群整體特性的建模。

神經群模型的主要思想是“平均區域近似”，即模型中采用集總的狀態變量表示神經網絡中整個細胞群的平均行為，模型既簡單又具有生理學上的意義，是從神經系統“組織結構”的角度構建腦電信號的模型。耦合的神經群模型可以反映神經元群之間的相互聯系，可以在宏觀的水平上仿真大尺度相互作用的神經網絡。

Jasen等研究者于1995年首次提出大腦皮層柱耦合數學模型中的腦電信號和視覺誘發電位生成。在此基礎上，讓BCI與生理學模型的聯系成為可能，尤其是基于SSVEP范式的腦機接口。電信號模型的關鍵技術是如何讓模型能正確的仿真出面向SSVEP腦機接口的多通道腦電信號。模型需要從信號頻率，不同被試的區分幾個角度進行考慮。

發明內容