一種基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種利用戰(zhàn)斗人員腦電信號判斷其是否遭遇應(yīng)急情況的方法及系統(tǒng)。本發(fā)明提出的方法不需要任何的肢體運動和語言，只需要記錄戰(zhàn)斗人員腦電信號，通過對對應(yīng)腦電信號的分析分析戰(zhàn)斗人員是否遭遇危機狀況，輔助其做出迅速應(yīng)對并發(fā)出警告，提醒其他人員。本發(fā)明屬于認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、信息【技術(shù)領(lǐng)域】和自動控制領(lǐng)域的綜合應(yīng)用。
【專利說明】一種基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種利用戰(zhàn)斗人員腦電信號判斷其是否遭遇特殊情況的方法及系統(tǒng)。 本發(fā)明提出的方法不需要任何的肢體運動和語言，只需要記錄戰(zhàn)斗人員腦電信號，通過對 對應(yīng)腦電信號的分析分析戰(zhàn)斗人員是否遭遇危機狀況，輔助其做出迅速應(yīng)對。本發(fā)明屬于 認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、信息【技術(shù)領(lǐng)域】和自動控制領(lǐng)域的綜合應(yīng)用。

【背景技術(shù)】
[0002] 腦-機接口（BCI)可以在人腦和計算機或其他外界設(shè)備之間建立一種直接的信息 交流和控制通道，是一種不依賴與常規(guī)大腦輸出通路（外圍神經(jīng)和肌肉組織）的全新的信 息交流系統(tǒng)。腦-機接口的基本原理是通過某種方式使大腦產(chǎn)生適合識別的腦電信號，并 通過信號處理和模式識別的方法將產(chǎn)生的腦電信號"翻譯"成命令，從而實現(xiàn)腦-機交互。
[0003] 戰(zhàn)斗人員尤其是地面戰(zhàn)斗人員在戰(zhàn)場執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)時，比如敵后偵查、秘密潛入 等，會面臨非常復(fù)雜的情況，很多情況都可能導(dǎo)致任務(wù)失敗甚至危及戰(zhàn)斗人員生命安全。很 多主動輔助偵查設(shè)備都需要充足的電能維持，考慮到單兵負(fù)重能力問題，不可能攜帶太大 型的能源供給設(shè)備，另外，戰(zhàn)場環(huán)境的復(fù)雜性也會導(dǎo)致各種輔助偵查設(shè)備適用性降低，而且 會影響戰(zhàn)斗人員的判斷。這些因素都決定了單兵輔助設(shè)備應(yīng)該向著輕量、簡易以及低功耗 方向發(fā)展。因此，提出一種基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，通過分析戰(zhàn)斗人員遭遇 特殊狀況時腦電信號特征變化情況輔助戰(zhàn)斗人員做出合理應(yīng)對，避免由于驚嚇導(dǎo)致的反應(yīng) 遲鈍或錯誤應(yīng)對帶來的嚴(yán)重后果，成為本發(fā)明主要目的。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 根據(jù)本發(fā)明要求，提供一種基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，包括腦電采 集模塊和腦電信號處理模塊。所述，腦電采集模塊用于實時采集戰(zhàn)斗人員腦電信號并進(jìn)行 放大和模數(shù)轉(zhuǎn)換，通過數(shù)據(jù)線與腦電信號處理模塊進(jìn)行信號傳輸；所述腦電信號處理模塊 用于接收腦電信號并且對腦電信號進(jìn)行處理，識別戰(zhàn)斗人員狀態(tài)，并輸出識別結(jié)果。
[0005] 本發(fā)明涉及一種基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測方法，所述方法包括：步驟1， 通過腦電采集模塊實時采集戰(zhàn)斗人員腦電信號并且進(jìn)行放大和模數(shù)轉(zhuǎn)換；步驟2,通過腦 電信號處理模塊分析所述腦電信號以獲得戰(zhàn)斗人員當(dāng)前狀態(tài)信息并輸出識別結(jié)果。
[0006] 所述，腦電采集模塊包括采集電極和信號收集盒；所述，采集電極固定于戰(zhàn)斗頭盔 內(nèi)部，戰(zhàn)斗人員佩戴戰(zhàn)斗頭盔后，采集電極與戰(zhàn)斗人員頭皮接觸，接觸位置參考國際10-20 系統(tǒng)；所述，信號收集盒通過數(shù)據(jù)線與采集電極連接，用于接收電極采集到的戰(zhàn)斗人員腦電 信，放大后輸出待處理的腦電信號。
[0007] 所述，步驟2包括：步驟21，首次應(yīng)用前訓(xùn)練分類模型；步驟22,將實時采集到的 戰(zhàn)斗人員腦電數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的分類模型并輸出分類結(jié)果。
[0008] 所述，步驟21包括：步驟211，戰(zhàn)斗人員在模擬戰(zhàn)斗場景中完成預(yù)設(shè)任務(wù)，任務(wù)類 型包括正常類和應(yīng)急類；步驟212,采用雙線程模式記錄數(shù)據(jù)，其中一個線程記錄不同類型 任務(wù)的時間，另一個線程記錄通過腦電采集模塊采集的腦電信號；步驟213,完成預(yù)定輪數(shù) 任務(wù)后，按照不同任務(wù)發(fā)生的時間選取其對應(yīng)的腦電信號片段，并分為正常類信號和應(yīng)急 類信號；步驟214,對分類后的腦電信號進(jìn)行預(yù)處理；步驟215,通過X 2特征提取法對預(yù)處 理之后的腦電信號進(jìn)行分析，獲得表征應(yīng)急事件的主要腦電信號特征；步驟216,用兩種任 務(wù)對應(yīng)的腦電信號特征訓(xùn)練線性分類（LDA)模型。
[0009] 所述，步驟214包括：步驟2141，對信號進(jìn)行低通濾波，濾除60Hz以上內(nèi)容；步驟 2142,對訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行獨立成分分析法（ICA)，獲得與通道數(shù)量相等的獨立成分及解混矩 陣；步驟2143,根據(jù)各獨立成分腦地圖確定獨立成分中與眨眼相關(guān)的干擾，并計算該獨立 成分的近似熵值（ApEn)，確定眨眼相關(guān)干擾的近似熵閾值；步驟2144,去掉獨立成分中的 眨眼干擾成分，再執(zhí)行獨立成分分析法的逆運算以獲得濾波后的腦電數(shù)據(jù)。
[0010] 所述，步驟215包括：步驟2151，采用Welch經(jīng)典譜估計法，分別計算兩種不同類 型數(shù)據(jù)濾波后腦電信號的頻譜特征，所述特征包括各通道S波（1-4Ηζ)，Θ波（4-8Ηζ)，α 波（8-14Ηζ)，β波（14-30ΗΖ)，γ波（30-60ΗΖ)的功率譜值疊加，特征數(shù)量=通道數(shù)*5 ;步 驟2152,通過X2特征提取法計算各特征的X 2值；步驟2153,將所有X 2值進(jìn)行排列，取其 值最大的5個特征作為訓(xùn)練模型及最終識別所用的特征。
[0011] 所述，步驟22包括：步驟221，實時采集戰(zhàn)斗人員腦電數(shù)據(jù)，以窗寬1.2s，步長 0. Is截取最新的腦電數(shù)據(jù)；步驟222,將最新采集到的1.2s數(shù)據(jù)以窗寬ls，步長0. Is分成 3段數(shù)據(jù)；步驟223,對所述3段數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟224,按照所述步驟215中選定的特 征，處理所述3段數(shù)據(jù)，獲得對應(yīng)特征；步驟225,將所述3段數(shù)據(jù)的特征輸出所述步驟216 建立的線性分類模型中，得到3個分類結(jié)果；步驟226,將得到的3個結(jié)果進(jìn)行投票，按照投 票結(jié)果確定所述I. 2s數(shù)據(jù)的最終判定結(jié)果。
[0012] 所述，步驟223包括：步驟2231，對所述3段數(shù)據(jù)進(jìn)行低通濾波，濾除信號中60Hz 以上內(nèi)容；步驟2232,通過步驟2142所得解混矩陣分別對3段數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到各自的 獨立成分；步驟2233,計算各獨立成分的近似熵值，再根據(jù)步驟2143中確定的近似熵閾值， 濾除獨立成分中的眨眼干擾；步驟2234,執(zhí)行獨立成分分析的逆運算，獲得3段濾波后的新 數(shù)據(jù)。
[0013] 本發(fā)明提出一種應(yīng)用范圍廣泛、使用簡便、準(zhǔn)確率較高的戰(zhàn)斗人員輔助方法，利用 戰(zhàn)斗人員在執(zhí)行任務(wù)過程中遭遇突發(fā)狀況引起的腦電信號相關(guān)特征的變化判斷戰(zhàn)斗人員 狀態(tài)。該系統(tǒng)可以應(yīng)用于單兵作戰(zhàn)輔助系統(tǒng)。對大多數(shù)戰(zhàn)斗人員而言，在執(zhí)行任務(wù)過程中 如果遭遇突發(fā)狀況尤其是近距離與敵人遭遇后，不正當(dāng)?shù)姆磻?yīng)將會導(dǎo)致嚴(yán)重后果，考慮到 作戰(zhàn)環(huán)境的復(fù)雜性會影響其他輔助偵測手段的性能，因此，通過戰(zhàn)斗人員自身經(jīng)驗及反應(yīng) 作為預(yù)測戰(zhàn)場中突發(fā)狀況的依據(jù)，并能根據(jù)系統(tǒng)判斷輔助戰(zhàn)斗人員做出合理反應(yīng)或發(fā)出預(yù) 警提醒其他戰(zhàn)友，將會大大降低戰(zhàn)場傷亡，對于發(fā)展先進(jìn)單兵輔助系統(tǒng)具有重大意義。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0014] 圖1為本發(fā)明的工作系統(tǒng)框圖；
[0015] 圖2為本發(fā)明所需要采集的腦電信號對應(yīng)的通道位置；
[0016] 圖3為對原始數(shù)據(jù)執(zhí)行獨立成分分析之后獲得的獨立成分；
[0017] 圖4為濾波前后各通道時域波形對比；
[0018] 圖5為本發(fā)明分類模型訓(xùn)練框圖；
[0019] 圖6為本發(fā)明實時檢測戰(zhàn)斗人員狀態(tài)框圖；

【具體實施方式】
[0020] 該發(fā)明所描述的基于腦電信號進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測的方法特別適用于戰(zhàn)斗人員，本領(lǐng)域 技術(shù)人員可以根據(jù)該發(fā)明的基本設(shè)備和原理，進(jìn)一步的擴(kuò)展其他的單兵輔助系統(tǒng)。
[0021] 本發(fā)明的基本原理是當(dāng)戰(zhàn)斗人員在執(zhí)行任務(wù)過程中遭遇突發(fā)狀況的時候，不用通 過肢體或者語音動作，只需要通過腦電采集模塊采集對應(yīng)位置頭皮上的腦電信號以及通過 腦電分析處理模塊對采集的腦電信號進(jìn)行分析處理，即可獲得戰(zhàn)斗人員的當(dāng)前狀態(tài)。
[0022] 下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明提供的一種基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài) 監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)描述。
[0023] 同時，在這里做以說明的是，為了使實施例更加詳盡，下面的實施例為最佳、優(yōu)選 實施例，對于一些公知技術(shù)本領(lǐng)域技術(shù)人員也可采用其他替代方式而進(jìn)行實施；而且附圖 部分僅是為了更具體的描述實施例，而并不旨在對本發(fā)明進(jìn)行具體的限定。
[0024] 本發(fā)明涵蓋任何在本發(fā)明的精髓和范圍上做的替代、修改、等效方法以及方案。為 了使公眾對本發(fā)明有徹底的了解，在以下本發(fā)明優(yōu)選實施例中詳細(xì)說明了具體的細(xì)節(jié)，而 對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說沒有這些細(xì)節(jié)的描述也可以完全理解本發(fā)明。另外，為了避免對本 發(fā)明的實質(zhì)造成不必要的混淆，并沒有詳細(xì)說明眾所周知的方法、過程、流程、元件和電路 等。
[0025] 在本發(fā)明的實施例中，提出了一種基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，參考 圖1，該系統(tǒng)包括腦電采集模塊、腦電分析處理模塊。
[0026] 其中，腦電采集儀用于實時采集腦電信號并且進(jìn)行放大和模數(shù)轉(zhuǎn)換，通過數(shù)據(jù)線 與處理器進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。其中，考慮戰(zhàn)斗人員遭遇突發(fā)事件后的一系列反應(yīng)，主要涉及感 官、運動策劃以及情感突變，所以根據(jù)" 10-20國際標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)聯(lián)"，腦電采集電極放置在使用者 頭部的 Cz、Pz、Fz、Oz、C3、C4、P3、P4、P7、P8、T7、T8、01、02、F3、F4 位置，將參考電極放置 在使用者耳垂上的All、A12位置（各電極位置如圖2所示），所述各電極均安裝于單兵作 戰(zhàn)頭盔內(nèi)部，在戰(zhàn)斗人員佩戴頭盔后，頭皮與電極接觸。
[0027] 所述，腦電分析處理模塊用于接收腦電信號，并且對腦電信號進(jìn)行處理，判斷使用 者的狀態(tài)。
[0028] 所述，對腦電波進(jìn)行處理包括：步驟1、分類模型訓(xùn)練；步驟2、實時監(jiān)測戰(zhàn)斗人員 狀態(tài)。
[0029] 其中，步驟1具體如下：
[0030] 1)分類截取
[0031] 戰(zhàn)斗人員在首次應(yīng)用該系統(tǒng)前，首先完成模型訓(xùn)練過程。戰(zhàn)斗人員首先完成虛擬 場景中的任務(wù)，任務(wù)類型包括普通類和突發(fā)類，同時記錄戰(zhàn)斗人員腦電信號。完成任務(wù)后， 根據(jù)場景中任務(wù)發(fā)生的時間截取戰(zhàn)斗人員腦電數(shù)據(jù)并根據(jù)任務(wù)種類將腦電數(shù)據(jù)分為兩組。
[0032] 2)濾波去噪
[0033] 由于采集到的腦電信號極易收到外界噪音干擾、使用者自身的眼動干擾等，所以 首先對分類后的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，濾除眨眼干擾和高頻干擾等，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行帶 通濾波，截止頻率為60Hz。然后要濾除掉信號中的眨眼干擾，所用方法是首先對原始腦電數(shù) 據(jù)應(yīng)用獨立成分分析（ICA)，然后根據(jù)各獨立成分的近似熵值排除信號中的眨眼干擾，最后 通過獨立成分分析的逆運算得到濾波后的腦電信號。
[0034] 所述，獨立成分分析法的具體過程如下：
[0035] 使用過程中電極總數(shù)為n，這η個電極可得到一組數(shù)據(jù)：

【權(quán)利要求】
1. 一種基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，包括腦電采集模塊和腦電信號處理模 塊；其中，所述腦電采集模塊用于實時采集戰(zhàn)斗人員腦電信號并進(jìn)行放大和模數(shù)轉(zhuǎn)換，通過 數(shù)據(jù)線與腦電信號處理模塊進(jìn)行信號傳輸；所述腦電信號處理模塊用于接收腦電信號并且 對腦電信號進(jìn)行處理，識別戰(zhàn)斗人員狀態(tài)，并輸出識別結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，其中，腦電采集模 塊包括采集電極和信號收集盒；所述，采集電極固定于戰(zhàn)斗頭盔內(nèi)部，配置位置參考國際 10-20系統(tǒng)；所述，信號收集盒通過數(shù)據(jù)線與采集電極連接，用于接收電極采集到的戰(zhàn)斗人 員腦電信號。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，其中，腦電信號處 理模塊用于對實時采集到的戰(zhàn)斗人員腦電信號進(jìn)行判斷，并輸出最終識別結(jié)果。
4. 一種基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測方法，包括： 步驟1，通過腦電采集模塊實時采集戰(zhàn)斗人員腦電信號并且進(jìn)行放大和模數(shù)轉(zhuǎn)換； 步驟2,通過腦電信號處理模塊實時分析所述腦電信號以獲得戰(zhàn)斗人員當(dāng)前狀態(tài)信息 并輸出識別結(jié)果。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測方法，其中，步驟2包括： 步驟21，首次應(yīng)用前訓(xùn)練分類模型； 步驟22,將實時采集到的戰(zhàn)斗人員腦電數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的分類模型并輸出分類結(jié)果。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測方法，其中，步驟21中，模 型訓(xùn)練過程包括： 步驟211，戰(zhàn)斗人員在模擬戰(zhàn)斗場景中完成預(yù)設(shè)任務(wù)，任務(wù)類型包括正常類和應(yīng)急類； 步驟212,采用雙線程模式記錄數(shù)據(jù)，其中一個線程記錄不同類型任務(wù)的時間，另一個 線程記錄通過腦電采集模塊采集的腦電信號； 步驟213,完成預(yù)定輪數(shù)任務(wù)后，按照不同任務(wù)發(fā)生的時間選取其對應(yīng)的腦電信號片 段，并分為正常類信號和應(yīng)急類信號； 步驟214,對分類后的腦電信號進(jìn)行預(yù)處理； 步驟215,通過x 2特征提取法對預(yù)處理之后的腦電信號進(jìn)行分析，獲得表征應(yīng)急事件 的主要腦電信號特征； 步驟216,用兩種任務(wù)對應(yīng)的腦電信號特征訓(xùn)練線性分類（LDA)模型。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的模型訓(xùn)練過程，其中，步驟214進(jìn)一步包括： 步驟2141，對信號進(jìn)行低通濾波，濾除60Hz以上內(nèi)容；； 步驟2142,對訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行獨立成分分析法（ICA)，獲得與通道數(shù)量相等的獨立成分 及解混矩陣； 步驟2143,根據(jù)各獨立成分腦地圖確定獨立成分中與眨眼相關(guān)的干擾，并計算該獨立 成分的近似熵值（ApEn)，確定眨眼相關(guān)干擾的近似熵閾值； 步驟2144,去掉獨立成分中的眨眼干擾成分，再執(zhí)行獨立成分分析法的逆運算以獲得 濾波后的腦電數(shù)據(jù)。
8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的模型訓(xùn)練過程，其中，步驟215進(jìn)一步包括： 步驟2151，采用Welch經(jīng)典譜估計法，分別計算兩種不同類型數(shù)據(jù)濾波后腦電信號 的頻譜特征，所述特征包括各通道S波（l-4Hz)，0波（4-8Hz)，a波（8-14Hz)，0波 (14-30Hz)，Y波（30_60Hz)的功率譜值疊加，特征數(shù)量=通道數(shù)*5 ; 步驟2152,通過x 2特征提取法計算各特征的x 2值； 步驟2153,將所有x 2值進(jìn)行排列，取其值最大的5個特征作為訓(xùn)練模型及最終識別所 用的特征。
9. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于腦電信號的戰(zhàn)斗人員狀態(tài)監(jiān)測方法，其中，步驟22中，實 時監(jiān)測戰(zhàn)斗人員狀態(tài)的過程包括： 步驟221，實時采集戰(zhàn)斗人員腦電數(shù)據(jù)，以窗寬1.2s，步長0. Is截取最新的腦電數(shù)據(jù)； 步驟222,將最新采集到的1. 2s數(shù)據(jù)以窗寬ls，步長0. Is分成3段數(shù)據(jù)； 步驟223,對所述3段數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 步驟224,按照所述步驟215中選定的特征，處理所述3段數(shù)據(jù)，獲得對應(yīng)特征； 步驟225,將所述3段數(shù)據(jù)的特征輸出所述步驟216建立的線性分類模型中，得到3個 分類結(jié)果； 步驟226,將得到的3個結(jié)果進(jìn)行投票，按照投票結(jié)果確定所述1.2s數(shù)據(jù)的最終判定結(jié) 果。
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的實時監(jiān)測戰(zhàn)斗人員狀態(tài)的過程，其中，步驟223中，對所述3 段數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括： 步驟2231，對所述3段數(shù)據(jù)進(jìn)行低通濾波，濾除信號中60Hz以上內(nèi)容； 步驟2232,通過步驟2142所得解混矩陣分別對3段數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到各自的獨立成 分； 步驟2233,計算各獨立成分的近似熵值，再根據(jù)步驟2143中確定的近似熵閾值，濾除 獨立成分中的眨眼干擾； 步驟2234,執(zhí)行獨立成分分析的逆運算，獲得3段濾波后的新數(shù)據(jù)。
【文檔編號】A61B5/0476GK104490391SQ201410800035
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2014年12月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月19日
【發(fā)明者】畢路拯, 滕騰, 連金嶺, 陸赟 申請人:北京理工大學(xué)