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一种基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法

阅读：981发布：2021-02-08

IPRDB可以提供一种基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法，其方法是使用者在通过脑机接口设备使工作界面上的光标到达目标后，根据随机出现的目标属性执行相应的运动想象和P300视觉刺激任务，然后脑机接口设备将产生的脑电信号传至计算机，计算机对脑电信号中包含的P300信息和运动想象信息分别同时进行数据处理和分析，最后根据分析结果判断是选择还是拒绝该目标。本发明将运动想象和P300这两种独立的信号进行结合应用于脑机接口领域，具有检测成功率高、检测时间短的优点，可应用于残疾人辅助装置与电子娱乐领域的运动控制。，下面是一种基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法，其特征在于，使用者在通过脑机接口设备使工作界面上的光标到达目标后，根据随机出现的目标属性执行相应的运动想象和P300视觉刺激任务，然后脑机接口设备将产生的脑电信号传至计算机，计算机对脑电信号中包含的P300信息和运动想象信息分别同时进行数据处理和分析，最后根据分析结果判断是选择还是拒绝该目标。

2.根据权利要求1所述的基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法，其特征在于步骤具体如下：(1)系统初始化：使用者通过头皮处的电极与计算机脑机接口设备相连，打开工作界面，工作界面上随机出现目标和光标，出现的目标有两种属性，一种代表使用者感兴趣，另一种代表使用者不感兴趣；使用者通过脑机接口控制工作界面中的光标到达目标位置；

(2)脑模式的产生：根据目标属性，如果代表使用者对目标感兴趣，那么使用者即停止进行任何有关运动想象活动，并注视工作界面上P300闪烁键中的“stop”键；如果代表使用者对目标不感兴趣，那么使用者则进行左手或右手的运动想象活动，并不注视工作界面上任何P300闪烁键；

(3)脑电信号传递：使用者头皮处的电极采集到脑电信号并将其传送至计算机；

(4)脑电信号处理：计算机在接收到脑电信号后，对P300信息和运动想象信息分别同时进行处理，具体如下：对于脑电信号中的运动想象信息，首先进行带通滤波，提取共同空域模式特征，然后进行重组，重组时要求共同空域模式特征中的值按照从大到小的顺序排列，如果前一个值小于后一个值，则对此特征进行转置运算；对于脑电信号中的P300信息，首先进行带通滤波，然后提取P300波形特征；最后将这两组特征串连成一个向量，组合成新的联合特征；

(5)功能实现：应用支持向量机分类算法对所获得的新的联合特征进行分析，如果特征中不存在运动想象活动且“stop”键上有P300峰，则判断此目标为使用者所感兴趣的并对其进行选择；如果特征中存在运动想象活动且“stop”键上没有出现P300峰，则判断此目标为使用者不感兴趣的并拒绝此目标。

3.根据权利要求2所述的基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法，其特征在于，所述步骤(1)中的工作界面为二维光标控制界面，在界面的四周有8个P300闪烁键，其中上面有三个“up”键，指示向上运动，下面有三个“down”键，指示向下运动，左右各有一个“stop”键，指示选择目标操作，且在每次任务开始时，目标与光标随机出现。

4.根据权利要求2所述的基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法，其特征在于，所述步骤(1)中的目标属性为颜色。

5.根据权利要求2所述的基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法，其特征在于，所述步骤(4)中，对脑电信号中的运动想象信息进行带通滤波所用频段为8-14Hz。

6.根据权利要求2所述的基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法，其特征在于，所述步骤(4)中，对脑电信号中的P300信息进行带通滤波所用频段为0.1-10Hz。

7.根据权利要求2所述的基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法，其特征在于，所述步骤(4)中，对脑电信号中的运动想象信息进行特征提取具体是指以采用共同空域模式提取的空间投影后的信号方差为特征，共同空域模式具体包括以下步骤：(4-1)分别计算两类平均的协方差矩阵：

其中Ra(i)和Rb(i)表示分别对应于a类和b类，第i次实验的协方差矩阵；

(4-2)联合协方差矩阵R＝Ra+Rb，对其进行奇异值分解：

(4-3)联合协方差矩阵R的白化变换矩阵为：

(4-4)分别对Ra和Rb进行白化变换，得到：

Sa＝PRaPT，Sb＝PRbPT ；

(4-5)对Sa或Sb进行特征值分解，得到它们共同的特征向量U，投影矩阵W＝UTP，于是对于每次实验的EEG数据矩阵X(i)投影后得到：Z(i)＝WX(i)

对每个投影后的矩阵Z(i)取其方差作为特征进行分类。

说明书全文

一种基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法

技术领域

[0001] 本发明属于残疾人辅助装置与电子娱乐领域，具体是指一种基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法。

背景技术

[0002] 脑机接口被广泛应用于残疾人辅助装置与电子娱乐领域，其中应用的一个重要方面是光标控制，光标控制的目的是将脑电信号转换为电脑光标的控制指令，进而控制轮椅、计算机鼠标、键盘等。脑机接口通常包括三个组成部分：1)信号采集与记录；2)信号处理：从神经信号中提取使用者的意识，并且通过转换算法将输入的使用者的神经信号转换为控制外部设备的输出指令；3)控制外部设备：根据使用者的意识来驱动外部设备，从而替代用户丧失的运动和交流能力。

[0003] 目前，应用于残疾人辅助装置与电子娱乐领域比较广泛的是一维光标控制，申请号为200510126359.4的中国发明专利公开了一种利用想象运动脑电波产生康复训练器械控制命令的方法，在该发明中，使用者每次只能执行单一想象任务，产生相应的脑电信号，再通过对脑电信号进行分析，提取使用者的意愿并产生一维控制信号来控制外部设备，如光标的移动或轮椅的前进或后退等。该发明的缺点是对于大多数控制任务，如网页的浏览或轮椅的控制等，单纯通过想象不同肢体的运动任务来控制和选择是非常困难的，且需要冗长的训练时间。

[0004] 另外，目前的研究多是寻求与想象肢体运动任务不同的感觉刺激任务来诱发神经信号，从而产生与其独立的另一控制信号，来实现光标的二维控制。但是如在网页的浏览应用上，只有光标的二维移动还不能顺利的进行浏览，还需要有鼠标点击，即对各种功能键进行选择的功能，才能进一步提高残疾人士的生活质量或电子娱乐的趣味性和实用性。因此，功能键选择的实现具有重要意义。

[0005] 综上所述，需要提供一种既可减少检测时间又能保证准确性的功能键选择方法。

发明内容

[0006] 本发明的一个目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法，该方法既可减少检测时间又能保证准确性。

[0007] 本发明提供了一种基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法，首先，使用者在通过脑机接口设备使工作界面上的光标到达目标后，根据随机出现的目标属性执行相应的运动想象和P300视觉刺激任务，然后脑机接口设备将产生的脑电信号传至计算机，计算机对脑电信号中包含的P300信息和运动想象信息分别同时进行数据处理和分析，最后根据分析结果判断是选择还是拒绝该目标。

[0008] 步骤具体如下：

[0009] (1)系统初始化：使用者通过头皮处的电极与计算机脑机接口设备相连，打开工作界面，工作界面上随机出现目标和光标，出现的目标有两种属性，一种代表使用者感兴趣，另一种代表使用者不感兴趣；使用者通过脑机接口控制工作界面中的光标到达目标位置；

[0010] (2)脑模式(Brain Pattern)的产生：根据目标属性，如果代表使用者对目标感兴趣，那么使用者即停止进行任何有关运动想象活动，并注视工作界面上P300闪烁键中的“stop”键；如果代表使用者对目标不感兴趣，那么使用者则进行左手或右手的运动想象活动，并不注视工作界面上任何P300闪烁键；

[0011] (3)脑电信号传递：使用者头皮处的电极采集到脑电信号并将其传送至计算机；

[0012] (4)脑电信号处理：计算机在接收到脑电信号后，对P300信息和运动想象信息分别同时进行处理，具体如下：对于脑电信号中的运动想象信息，首先进行带通滤波，提取共同空域模式特征(common spatial pattern，CSP)，然后进行重组，重组时要求共同空域模式特征中的值按照从大到小的顺序排列，如果前一个值小于后一个值，则对此特征进行转置运算；对于脑电信号中的P300信息，首先进行带通滤波，然后提取P300波形特征；最后将这两组特征串连成一个向量，组合成新的联合特征；

[0013] (5)功能实现：应用支持向量机分类算法对所获得的新的联合特征进行分析，如果特征中不存在运动想象活动且“stop”键上有P300峰，则判断此目标为使用者所感兴趣的并对其进行选择；如果特征中存在运动想象活动且“stop”键上没有出现P300峰，则判断此目标为使用者不感兴趣的并拒绝此目标。

[0014] 所述步骤(1)中的工作界面为二维光标控制界面，在界面的四周有8个P300闪烁键，其中上面有三个“up”键，指示向上运动，下面有三个“down”键，指示向下运动，左右各有一个“stop”键，指示选择目标操作，且在每次任务开始时，目标与光标随机出现。

[0015] 所述步骤(1)中的目标属性为颜色。

[0016] 所述步骤(4)中，对脑电信号的运动想象信息进行带通滤波所用频段为8-14Hz。

[0017] 所述步骤(4)中，对脑电信号的P300信息进行带通滤波所用频段为0.1-10Hz。

[0018] 本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

[0019] 1、本发明将运动想象和P300这两种独立的信号进行结合应用于脑机接口领域，在运动想象和P300单独使用时，运动想象休闲状态的检测成功率比较低，P300的检测虽然成功率比较高，但是其信噪比低，每次检测都需要比较长的时间。本发明针对其各自的优缺点，采用它们的特征组合具有明显的优势：一方面可以提高检测成功率，同时另一方面可以减少检测时间，从而可快速准确的实现光标的功能键选择。

[0020] 2、本发明采用两种独立的信号进行控制，使使用者易于操作。

[0021] 3、本发明在每次控制时间为4秒，非实时的状态下可达到90％以上的分类准确率，比单独使用运动想象或者P300高出6％-10％，在实时状态下因受试者的不同，每个目标选择的时间变化在2-4秒间，准确率可以达到80％-92％之间，可以满足网页浏览的要求。

附图说明

[0022] 图1是本发明中的工作界面图；

[0023] 图2是本发明方法的流程示意图。

具体实施方式

[0024] 下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

[0025] 如图1所示，为本发明的工作界面图，在界面的四周有8个P300闪烁键，其中上面有三个“up”键，指示向上运动，下面有三个“down”键，指示向下运动，左右各有一个“stop”键，指示选择目标操作。在系统启动后，方形目标和圆形光标随机出现，然后需要使用者通过注视P300闪烁键和进行左右手运动想象来控制光标向目标移动和实现功能键选择。

[0026] 如图2所示，本发明提供了一种基于运动想象与P300脑电电位的功能键选择方法，首先，使用者在通过脑机接口设备使工作界面上的光标到达目标后，根据随机出现的目标属性执行相应的运动想象和P300视觉刺激任务，然后脑机接口设备将产生的脑电信号传至计算机，计算机对脑电信号中包含的P300信息和运动想象信息分别同时进行数据处理和分析，最后根据分析结果判断是选择还是拒绝该目标。

[0027] 步骤具体如下：

[0028] (1)系统初始化：使用者通过头皮处的电极与计算机脑机接口设备相连，打开工作界面，工作界面上随机出现目标和光标，出现的目标有两种属性，一种代表使用者感兴趣，另一种代表使用者不感兴趣；使用者通过脑机接口控制工作界面中的光标到达目标位置；

[0029] (2)脑模式的产生：根据目标属性，如果代表使用者对目标感兴趣，那么使用者即停止进行任何有关运动想象活动，并注视工作界面上P300闪烁键中的“stop”键；如果代表使用者对目标不感兴趣，那么使用者则进行左手或右手的运动想象活动，并不注视工作界面上任何P300闪烁键；

[0030] (3)脑电信号传递：使用者头皮处的电极采集到脑电信号并将其传送至计算机；

[0031] (4)脑电信号处理：计算机在接收到脑电信号后，对P300信息和运动想象信息分别同时进行处理，具体如下：对于脑电信号中的运动想象信息，首先进行带通滤波，提取共同空域模式特征，然后进行重组，重组时要求共同空域模式特征中的值按照从大到小的顺序排列，如果前一个值小于后一个值，则对此特征进行转置运算；对于脑电信号中的P300信息，首先进行带通滤波，然后提取P300波形特征；最后将这两组特征串连成一个向量，组合成新的联合特征；

[0032] (5)功能实现：应用支持向量机分类算法对所获得的新的联合特征进行分析，如果特征中不存在运动想象活动且“stop”键上有P300峰，则判断此目标为使用者所感兴趣的并对其进行选择；如果特征中存在运动想象活动且“stop”键上没有出现P300峰，则判断此目标为使用者不感兴趣的并拒绝此目标。

[0033] 所述步骤(1)中的目标属性为颜色，蓝色表示使用者对目标感兴趣，绿色表示使用者对目标不感兴趣。

[0034] 所述步骤(4)中，对脑电信号的运动想象信息进行带通滤波所用频段为8-14Hz。

[0035] 所述步骤(4)中，对脑电信号的P300信息进行带通滤波所用频段为0.1-10Hz。

[0036] 所述步骤(4)中，对脑电信号中的运动想象信息进行特征提取具体是指以采用共同空域模式提取的空间投影后的信号方差为特征，共同空域模式具体包括以下步骤：

[0037] A、分别计算两类平均的协方差矩阵：

[0038]

[0039] 其中Ra(i)和Rb(i)表示分别对应于a类和b类，第i次实验的协方差矩阵；

[0040] B、联合协方差矩阵R＝Ra+Rb，对其进行奇异值分解：

[0041]

[0042] C、联合协方差矩阵R的白化变换矩阵为：

[0043]

[0044] D、分别对Ra和Rb进行白化变换，得到：T T

[0045] Sa＝PRaP，Sb＝PRbPT

[0046] E、对Sa或Sb进行特征值分解，得到它们共同的特征向量U，投影矩阵W＝UP，于是对于每次实验的EEG数据矩阵X(i)投影后得到：

[0047] Z(i)＝WX(i)

[0048] 对每个投影后的矩阵Z(i)取其方差作为特征进行分类。

[0049] 上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

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