本發(fā)明屬于腦機(jī)接口技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于臨床皮層腦電信號(hào)控制機(jī)械手運(yùn)動(dòng)的腦機(jī)接口系統(tǒng)及其應(yīng)用。

背景技術(shù)：

腦機(jī)接口是一種新型的，僅利用計(jì)算系統(tǒng)解析大腦活動(dòng)信號(hào)并將其轉(zhuǎn)化為控制指令，就可以讓用戶直接對(duì)效應(yīng)器(肌肉，鼠標(biāo)，鍵盤等)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制的技術(shù)。該技術(shù)的臨床應(yīng)用實(shí)施可以極大地幫助癱瘓病人或者肢殘人士重建運(yùn)動(dòng)功能。據(jù)中國(guó)殘疾人聯(lián)合會(huì)統(tǒng)計(jì)，截止2010年，中國(guó)共有2472萬(wàn)肢體殘疾，其中，大部分為上肢功能障礙和手指截除或缺損。因此，將腦機(jī)接口技術(shù)應(yīng)用于臨床將極大地改善殘疾人的生活質(zhì)量。

目前，腦機(jī)接口根據(jù)采集腦電信號(hào)時(shí)電極對(duì)大腦的侵入程度，可分為植入式腦機(jī)接口和非植入式腦機(jī)接口。其中，非植入式腦機(jī)接口采用頭皮電極或者體外傳感器觀測(cè)大腦神經(jīng)活動(dòng)，無(wú)外科開(kāi)顱手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，但時(shí)空分辨率較低，訓(xùn)練樣本大，對(duì)于變化環(huán)境條件中的穩(wěn)健性較差，目前為止還不能用于復(fù)雜的手部腦機(jī)接口控制。植入式腦機(jī)接口利用多通道電極采集顱內(nèi)神經(jīng)元信號(hào)，具有高時(shí)空分辨率，并且不易受到噪聲干擾，可以提供較為精準(zhǔn)的腦電信息，但由于侵入程度最大，手術(shù)及預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)大，并且采集電極為針式陣列電極，長(zhǎng)期植入后易受到生物相容性，排異反應(yīng)以及電極脫落等影響，信號(hào)易衰減，不利于臨床長(zhǎng)期應(yīng)用。如何平衡腦電信號(hào)質(zhì)量與侵入性一直是腦機(jī)接口從實(shí)驗(yàn)非人動(dòng)物研究到臨床轉(zhuǎn)化過(guò)程中的難點(diǎn)。

近年來(lái)，由于皮層腦電信號(hào)是通過(guò)硬腦膜下覆蓋的貼片電極采集且不侵入大腦皮層，同時(shí)又具有高時(shí)空分辨率和長(zhǎng)期穩(wěn)定性的優(yōu)點(diǎn)，因此受到廣泛地關(guān)注。在臨床上，該皮層腦電信號(hào)長(zhǎng)期用于難治性癲癇病灶的定位，具有成熟的相關(guān)電極植入技術(shù)和術(shù)后干預(yù)技術(shù)，而在腦機(jī)接口領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用還較少。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于將醫(yī)用臨床皮層腦電信號(hào)作為腦機(jī)接口信號(hào)源，提供一種用于抓握運(yùn)動(dòng)功能重建的腦機(jī)接口系統(tǒng)，幫助臨床上肢體殘疾病人通過(guò)腦電控制外部假肢執(zhí)行簡(jiǎn)單的抓握行為。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出了一種基于臨床皮層腦電信號(hào)控制機(jī)械手運(yùn)動(dòng)的腦機(jī)接口系統(tǒng)，包括信號(hào)采集模塊、腦電特征提取及解碼模塊、機(jī)械手控制模塊以及外設(shè)模塊，所述的信號(hào)采集模塊將采集到的臨床腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理后輸入到腦電特征提取及解碼模塊，腦電特征提取及解碼模塊提取和解碼預(yù)處理的腦電信號(hào)的特征，機(jī)械手控制模塊將解碼的類標(biāo)通過(guò)PC串口發(fā)送到機(jī)械手，完成手勢(shì)運(yùn)動(dòng)；所述的外設(shè)模塊監(jiān)督和反饋用戶及機(jī)械手執(zhí)行的任務(wù)。

所述的信號(hào)采集模塊用于對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行處理以及運(yùn)動(dòng)任務(wù)開(kāi)始時(shí)間和運(yùn)動(dòng)手勢(shì)類別的獲取。

所述的信號(hào)采集模塊對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行的預(yù)處理包括：

首先，通過(guò)分線器對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行分流，將臨床腦電信號(hào)分成兩路，一路輸入醫(yī)院記錄系統(tǒng)，另一路輸入神經(jīng)信號(hào)采集儀；

為了不影響醫(yī)院記錄系統(tǒng)的紀(jì)錄，本發(fā)明腦機(jī)接口系統(tǒng)在使用過(guò)程中應(yīng)獨(dú)立于醫(yī)院記錄系統(tǒng)，因此需要對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分流。分流的具體過(guò)程為：醫(yī)用臨床腦電信號(hào)通過(guò)臨床醫(yī)用電極進(jìn)入分線器，分線器將一路信號(hào)復(fù)制成為與流入信號(hào)完全一致的兩路信號(hào)，其中一路信號(hào)進(jìn)入醫(yī)院記錄系統(tǒng)，另一路進(jìn)入神經(jīng)信號(hào)采集儀；

然后，通過(guò)神經(jīng)信號(hào)采集儀對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行信號(hào)放大，帶通濾波；

神經(jīng)信號(hào)采集儀內(nèi)部具有一個(gè)放大器，對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行放大；帶通濾波選用硬件濾波，帶通范圍為0.3-500Hz，陷波為50Hz，利用神經(jīng)信號(hào)采集儀的顯示屏肉眼觀察每個(gè)通道的原始信號(hào)，除去受到噪聲干擾較大的通道；

最后，將濾波后的臨床腦電信號(hào)以1KHz的采樣率存儲(chǔ)于PC控制端。

所述的腦電特征提取及解碼模塊內(nèi)置于PC控制端，用于提取濾波后特定頻域的腦電信號(hào)的特征和實(shí)時(shí)解碼運(yùn)動(dòng)手勢(shì)，主要是對(duì)濾波后的臨床腦電信號(hào)通過(guò)多窗譜方法估計(jì)時(shí)間-頻率上的功率譜密度，然后，做歸一化后處理，得到每個(gè)通道上臨床腦電信號(hào)的時(shí)頻特征，接下來(lái)，根據(jù)每個(gè)通道的時(shí)頻特性，挑選與運(yùn)動(dòng)功能相關(guān)的通道、臨床腦電信號(hào)激活時(shí)間以及頻段；最后，利用挑選出的通道特征量，訓(xùn)練可用于多分類的支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)分類器，用于多種手勢(shì)的分類。

所述的機(jī)械手控制模塊內(nèi)置于PC控制端，通過(guò)PC串口端發(fā)送指令到機(jī)械手，用于控制機(jī)械手按照指令執(zhí)行相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)手勢(shì)。

所述的外設(shè)模塊包括語(yǔ)音模塊、顯示模塊、數(shù)據(jù)手套以及攝像模塊，顯示模塊用于提示用戶需要執(zhí)行的運(yùn)動(dòng)手勢(shì)；語(yǔ)音模塊用于提示用戶任務(wù)開(kāi)始以及手勢(shì)執(zhí)行情況的實(shí)時(shí)反饋；數(shù)據(jù)手套穿戴于用戶雙手上，用于用戶手部運(yùn)動(dòng)的實(shí)時(shí)記錄；攝像模塊用于用戶手部運(yùn)動(dòng)的記錄和非直接觀察。

利用腦機(jī)接口系統(tǒng)進(jìn)行假肢運(yùn)動(dòng)分為兩個(gè)階段，分別為離線訓(xùn)練階段和在線預(yù)測(cè)階段。離線測(cè)試階段用于構(gòu)建最優(yōu)的預(yù)判模型，具體包括特征參數(shù)的選取以及分類器參數(shù)的優(yōu)化；在線預(yù)測(cè)階段用于實(shí)時(shí)在線的用構(gòu)建好的腦機(jī)接口系統(tǒng)對(duì)用戶的腦電信號(hào)進(jìn)行分析，并做出手勢(shì)類別預(yù)測(cè)，然后控制外部機(jī)械手做出相應(yīng)的手勢(shì)。

離線訓(xùn)練階段的步驟為：

(1)腦電采集模塊采集臨床腦電信號(hào)，并對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到濾波后特定頻域的腦電信號(hào)；

(2)腦電特征提取及解碼模塊提取濾波后特定頻域的臨床腦電信號(hào)的特征，得到通道特征量，并通過(guò)PC端獲取對(duì)應(yīng)的手勢(shì)類別；

(3)將通道特征量和對(duì)應(yīng)的手勢(shì)類別輸入到SVM分類器中，進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)判模型。

步驟(1)的具體步驟為：

(1-1)利用分線器對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行分流，將臨床腦電信號(hào)分成兩路，一路輸入醫(yī)院記錄系統(tǒng)，另一路輸入神經(jīng)信號(hào)采集儀；

(1-2)利用神經(jīng)信號(hào)采集儀對(duì)輸入的臨床腦電信號(hào)進(jìn)行放大，帶通濾波，得到濾波后特定頻域的腦電信號(hào)。

步驟(2)的具體步驟為：

(2-1)利用多窗譜方法對(duì)濾波后的臨床腦電信號(hào)進(jìn)行估計(jì)，得到臨床腦電信號(hào)的時(shí)間-頻率上的功率譜密度；

(2-2)對(duì)功率譜密度做歸一化處理，得到每個(gè)通道上臨床腦電信號(hào)的時(shí)頻特征；

(2-3)根據(jù)每個(gè)通道的時(shí)頻特性，挑選與運(yùn)動(dòng)功能相關(guān)的通道、臨床腦電信號(hào)激活時(shí)間以及頻段，得到通道特征量。

在步驟(2-1)中，在提取頻域特征時(shí)，利用一個(gè)長(zhǎng)度為300ms的滑動(dòng)窗每次以步進(jìn)為100ms移動(dòng)，截取的濾波后特定頻域的腦電信號(hào)通過(guò)多窗譜方法計(jì)算其在頻域上的能量。

在步驟(2-2)中，對(duì)功率譜密度做歸一化的步驟為：

(2-2-1)對(duì)當(dāng)前抓握任務(wù)中視覺(jué)提示前1秒，即10個(gè)窗的靜息狀態(tài)的腦電信號(hào)進(jìn)行計(jì)算，獲得當(dāng)前抓握任務(wù)靜息狀態(tài)下的功率譜密度均值和方差，計(jì)算公式為：

S_{baseline_ave}＝mean(S₁(t),S₂(t),…S₁₀(t))

S_{baseline_std}＝std(S₁(t),S₂(t),…S₁₀(t))

其中，S₁(t),S₂(t),…S₁₀(t)為視覺(jué)提示前10個(gè)時(shí)間窗的腦電信號(hào)，mean(·)為均值函數(shù)，std(·)為方差函數(shù)，S_{baseline_ave}為抓握任務(wù)靜息狀態(tài)下的功率譜密度均值，S_{baseline_std}為抓握任務(wù)靜息狀態(tài)下的功率譜密度的方差；

(2-2-2)對(duì)運(yùn)動(dòng)開(kāi)始后的腦電信號(hào)的功率譜密度做歸一化處理，歸一化公式為：

其中，S_i(t)為運(yùn)動(dòng)開(kāi)始后的每個(gè)時(shí)間窗的功率譜密度值，通過(guò)以上公式使得每個(gè)時(shí)間窗上的功率譜密度在頻域上得到歸一化。

為了降低計(jì)算的維度，可以將低頻和高頻腦電信號(hào)求取以5Hz為頻率分辨率下的功率譜密度平均值，并減去基礎(chǔ)腦電信號(hào)均值，除以基礎(chǔ)腦電信號(hào)方差做歸一化。

在步驟(2-3)中，挑選出的與運(yùn)動(dòng)相關(guān)的通道具有的特性為：功率譜密度在范圍為0.3-15Hz的低頻和頻率范圍為70-135Hz的高頻上隨運(yùn)動(dòng)增高，在頻率范圍為15-35Hz的中頻上隨運(yùn)動(dòng)降低。

在步驟(2-3)中，通道特征量為一個(gè)1*n的向量，其中n為通道個(gè)數(shù)、以5Hz為頻率分辨率的頻域維度及臨床腦電信號(hào)激活時(shí)間三者的乘積。

在步驟(3)中，將通道特征量與對(duì)應(yīng)的手勢(shì)類別輸入到SVM解碼器，利用交叉驗(yàn)證方法訓(xùn)練得出最佳SVM特征，得到預(yù)判模型，作為在線預(yù)測(cè)階段的解碼模型。在matlab界面中，利用的是libsvm工具包實(shí)現(xiàn)多手勢(shì)分類。

在線預(yù)測(cè)階段的步驟為：

(a)腦電采集模塊采集臨床腦電信號(hào)，利用分線器對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行分流，然后通過(guò)神經(jīng)信號(hào)采集儀對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行放大和帶通濾波，得到濾波后特定頻域的腦電信號(hào)；

(b)腦電特征提取及解碼模塊在得到PC控制端發(fā)來(lái)的任務(wù)開(kāi)始提示后，從神經(jīng)信號(hào)采集儀的緩沖區(qū)獲取臨床腦電信號(hào)并計(jì)算與運(yùn)動(dòng)相關(guān)通道頻段上的功率譜密度，并做歸一化處理，利用已經(jīng)訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型對(duì)歸一化的特征進(jìn)行分類；

(c)機(jī)械手控制模塊將分類器解碼的類標(biāo)通過(guò)PC串口發(fā)送到機(jī)械手，完成手勢(shì)運(yùn)動(dòng)，同時(shí)，外設(shè)模塊監(jiān)督和反饋用戶及機(jī)械手執(zhí)行的任務(wù)。

在步驟(b)中，每隔100ms從神經(jīng)信號(hào)采集儀中獲取臨床腦電信號(hào)，并利用前200ms信息計(jì)算功率譜。

在步驟(c)中，利用任務(wù)提示后的600ms激活時(shí)間內(nèi)的臨床腦電信號(hào)特征用于手勢(shì)類別識(shí)別，并通過(guò)PC串口發(fā)送指令給外部假肢，控制假肢運(yùn)動(dòng)。

利用腦機(jī)接口系統(tǒng)進(jìn)行假肢運(yùn)動(dòng)過(guò)程的所有任務(wù)相關(guān)指令由PC端的用C語(yǔ)言編寫的主程序控制，主程序同時(shí)同步外部事件時(shí)間信息以及臨床皮層腦電信號(hào)。在一次手勢(shì)控制實(shí)驗(yàn)中，PC端主程序首先會(huì)提示對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行配置，然后通過(guò)顯示器發(fā)送指定的手勢(shì)類型，通過(guò)音響發(fā)送任務(wù)指令以及任務(wù)完成反饋。

運(yùn)動(dòng)任務(wù)開(kāi)始時(shí)間為PC控制端發(fā)送任務(wù)提示時(shí)的系統(tǒng)時(shí)間減去腦電信號(hào)記錄的起始時(shí)間。

本發(fā)明將臨床腦電信號(hào)作為腦機(jī)接口系統(tǒng)的信號(hào)源，實(shí)現(xiàn)同步在線手部運(yùn)動(dòng)的精確控制，將極大地有利于運(yùn)動(dòng)型，特別是手部運(yùn)動(dòng)的腦機(jī)接口的臨床轉(zhuǎn)化，從而幫助手部殘障人士恢復(fù)抓握運(yùn)動(dòng)功能。整套系統(tǒng)獨(dú)立于臨床系統(tǒng)，不影響臨床系統(tǒng)的記錄。系統(tǒng)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔，任務(wù)設(shè)置簡(jiǎn)單易懂，不會(huì)對(duì)用戶的理解和執(zhí)行造成額外的負(fù)擔(dān)。系統(tǒng)同時(shí)還兼顧便攜性，用盡可能少的設(shè)備搭建，方便臨床隨時(shí)接入和撤出。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的腦機(jī)接口系統(tǒng)示意圖；

圖2為本發(fā)明腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)用方法離線訓(xùn)練階段流程圖；

圖3為本發(fā)明腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)用方法在線預(yù)測(cè)階段流程圖；

圖4為本發(fā)明的PC控制端界面圖。

具體實(shí)施方式

為了更為具體地描述本發(fā)明，下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

在利用本發(fā)明腦機(jī)接口系統(tǒng)前，需要對(duì)用戶和系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)先的處理，包括：用戶需要做臨床醫(yī)用皮層腦電電極植入手術(shù)，并熟悉手勢(shì)運(yùn)動(dòng)控制任務(wù)。用戶需要以較為舒適的姿勢(shì)完成任務(wù)，視線與顯示屏幕齊平并保持除手以外其余運(yùn)動(dòng)部位盡可能靜止不動(dòng)。

如圖1所示，本發(fā)明臨床皮層腦電控制機(jī)械手運(yùn)動(dòng)的腦機(jī)接口系統(tǒng)包括：PC端控制系統(tǒng)、醫(yī)院記錄系統(tǒng)、分線器、神經(jīng)信號(hào)采集儀、顯示器、工業(yè)攝像頭、機(jī)械手、數(shù)據(jù)手套以及音箱，其中神經(jīng)信號(hào)采集儀通過(guò)網(wǎng)線和PC端連接，工業(yè)攝像頭通過(guò)USB與PC端連接，數(shù)據(jù)手套通過(guò)USB與PC端相連，PC端控制系統(tǒng)控制整個(gè)實(shí)驗(yàn)流程。

利用此腦機(jī)接口系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試的過(guò)程為：

首先，通過(guò)PC端控制系統(tǒng)設(shè)置神經(jīng)信號(hào)采集儀的濾波參數(shù)為0.3-500Hz，采樣率為1KHz，同時(shí)設(shè)定PC端用于信號(hào)存儲(chǔ)的路徑。然后同步打開(kāi)神經(jīng)信號(hào)采集儀、顯示器、音箱、工業(yè)攝像頭以及數(shù)據(jù)手套進(jìn)行試驗(yàn)，在試驗(yàn)的過(guò)程中，神經(jīng)信號(hào)采集儀對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行采集、預(yù)處理以及記錄存儲(chǔ)；顯示器同步顯示手勢(shì)類別的提示圖片；利用工業(yè)攝像頭和數(shù)據(jù)手套同步記錄用戶的手部運(yùn)動(dòng)狀況，方便遠(yuǎn)程記錄并觀察用戶的手部運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，攝像開(kāi)始記錄時(shí)還會(huì)通過(guò)模擬口向神經(jīng)信號(hào)采集儀發(fā)送TTL高電平，用于神經(jīng)信號(hào)的同步；此外，利用音箱反饋手勢(shì)執(zhí)行的正確性給用戶。運(yùn)動(dòng)任務(wù)以單次抓握為基礎(chǔ)，重復(fù)訓(xùn)練直到訓(xùn)練樣本部分采集結(jié)束。最后加載用于手勢(shì)預(yù)測(cè)的臨床腦電信號(hào)，進(jìn)行手勢(shì)預(yù)測(cè)分析。之后在預(yù)測(cè)階段，將手勢(shì)預(yù)判類別轉(zhuǎn)化為機(jī)械手對(duì)應(yīng)手勢(shì)設(shè)定，通過(guò)串口發(fā)送給機(jī)械手，機(jī)械手在整個(gè)任務(wù)過(guò)程中以靜態(tài)狀態(tài)實(shí)時(shí)準(zhǔn)備，一旦接收到串口發(fā)送的指令立即進(jìn)行手勢(shì)切換。

利用該腦機(jī)接口系統(tǒng)控制假肢執(zhí)行簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)，分為兩個(gè)階段，第一個(gè)階段為離線訓(xùn)練階段，第二個(gè)階段為在線預(yù)測(cè)階段。

如圖2所示，離線訓(xùn)練階段具體為：

步驟1，利用分線器對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行分流，將臨床腦電信號(hào)分成兩路，一路輸入醫(yī)院記錄系統(tǒng)，另一部分輸入神經(jīng)信號(hào)采集儀。

由于所搭建的腦機(jī)接口系統(tǒng)在使用過(guò)程中應(yīng)獨(dú)立于醫(yī)院記錄系統(tǒng)，因此需要對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分流。分流的具體過(guò)程為：醫(yī)用臨床腦電信號(hào)通過(guò)臨床醫(yī)用電極進(jìn)入分線器，分線器將一路信號(hào)復(fù)制成為與流入信號(hào)完全一致的兩路信號(hào)，其中一路信號(hào)進(jìn)入醫(yī)院記錄系統(tǒng)，另一路進(jìn)入神經(jīng)信號(hào)處理系統(tǒng)。

步驟2，利用神經(jīng)信號(hào)采集儀對(duì)輸入的臨床腦電信號(hào)進(jìn)行放大，帶通濾波，得到濾波后特定頻域的腦電信號(hào)。

帶通濾波選用硬件濾波，帶通范圍為0.3-500Hz，工作陷波50Hz。肉眼觀察每個(gè)通道的原始信號(hào)，除去受到噪聲干擾較大的通道。

步驟3，利用多窗譜對(duì)濾波后的臨床腦電信號(hào)估計(jì)其時(shí)間-頻率上的功率譜密度。

在提取頻域特征時(shí)，利用一個(gè)長(zhǎng)度為300ms的滑動(dòng)窗每次以步進(jìn)為100ms移動(dòng)，截取的濾波后特定頻域的腦電信號(hào)通過(guò)多窗譜估計(jì)算法計(jì)算其在頻域上的能量。

步驟4，對(duì)功率譜密度做歸一化處理，得到每個(gè)通道上臨床腦電信號(hào)的時(shí)頻特征。

首先，對(duì)當(dāng)前抓握任務(wù)中視覺(jué)提示前1秒，即10個(gè)窗的靜息狀態(tài)的腦電信號(hào)進(jìn)行計(jì)算，獲得當(dāng)前抓握任務(wù)靜息狀態(tài)下的功率譜密度均值和方差，計(jì)算公式為：

S_{baseline_ave}＝mean(S₁(t),S₂(t),…S₁₀(t))

S_{baseline_std}＝std(S₁(t),S₂(t),…S₁₀(t))

其中，S₁(t),S₂(t),…S₁₀(t)為視覺(jué)提示前10個(gè)時(shí)間窗的腦電信號(hào)，mean(·)為均值函數(shù)，std(·)為方差函數(shù)，S_{baseline_ave}為抓握任務(wù)靜息狀態(tài)下的功率譜密度均值，S_{baseline_std}為抓握任務(wù)靜息狀態(tài)下的功率譜密度的方差；

然后，對(duì)運(yùn)動(dòng)開(kāi)始后的腦電信號(hào)的功率譜密度做歸一化處理，歸一化公式為：

其中，S_i(t)為運(yùn)動(dòng)開(kāi)始后的每個(gè)時(shí)間窗的功率譜密度值，通過(guò)以上公式使得每個(gè)時(shí)間窗上的功率譜密度在頻域上得到歸一化。

步驟5，根據(jù)每個(gè)通道的時(shí)頻特性，挑選與運(yùn)動(dòng)功能相關(guān)的通道、臨床腦電信號(hào)激活時(shí)間以及頻段，得到通道特征量。

挑選出的與運(yùn)動(dòng)相關(guān)的通道為具有功率譜密度在低頻(0.3-15Hz)和高頻(70-135Hz)上隨運(yùn)動(dòng)增高，在中頻(15-35Hz)上隨運(yùn)動(dòng)降低特性的通道。將提示后的10個(gè)窗作為臨床腦電信號(hào)激活時(shí)間。通道特征量為一個(gè)1*n的向量，其中n為通道個(gè)數(shù)、以5Hz為頻率分辨率的頻域維度及臨床腦電信號(hào)激活時(shí)間三者的乘積。

步驟6，通過(guò)PC端獲取對(duì)應(yīng)的手勢(shì)類別。

步驟7，將通道特征量和對(duì)應(yīng)的手勢(shì)類別輸入到SVM分類器中，利用交叉驗(yàn)證方法訓(xùn)練得出最佳SVM特征，得到預(yù)判模型，作為在線預(yù)測(cè)階段的解碼模型。

如圖3所示，在線預(yù)測(cè)階段具體為：

步驟1，利用分線器對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行分流，并通過(guò)神經(jīng)信號(hào)采集儀對(duì)臨床腦電信號(hào)進(jìn)行放大和帶通濾波，得到濾波后特定頻域的腦電信號(hào)；

步驟2，腦電特征提取及解碼模塊在得到PC控制端發(fā)來(lái)的任務(wù)開(kāi)始提示后，從神經(jīng)信號(hào)采集儀的緩沖區(qū)獲取臨床腦電信號(hào)并計(jì)算與運(yùn)動(dòng)相關(guān)通道頻段上的功率譜密度，并做歸一化處理，利用已經(jīng)訓(xùn)練好的SVM分類器對(duì)歸一化的特征進(jìn)行分類；

步驟3，機(jī)械手控制模塊將分類器解碼的類標(biāo)通過(guò)PC串口發(fā)送到機(jī)械手，完成手勢(shì)運(yùn)動(dòng)，同時(shí)，外設(shè)模塊監(jiān)督和反饋機(jī)械手執(zhí)行的任務(wù)。

圖4為PC端主程序界面圖，該界面用C語(yǔ)言編寫，根據(jù)圖1連接好系統(tǒng)通路后，首先打開(kāi)神經(jīng)信號(hào)采集儀，依次進(jìn)行神經(jīng)信號(hào)采集儀(Neuroport)連接以及端口的設(shè)置，然后根據(jù)離線神經(jīng)信號(hào)的時(shí)頻特性，對(duì)解碼模型的通道和頻段進(jìn)行選擇，最后設(shè)置機(jī)械手連接的串口以及數(shù)據(jù)手套的三種手勢(shì)運(yùn)動(dòng)的模板。其中數(shù)據(jù)手套的手勢(shì)模板通過(guò)用戶在佩戴數(shù)據(jù)手套的同時(shí)重復(fù)執(zhí)行手勢(shì)訓(xùn)練即可獲取。

依次對(duì)以上參數(shù)進(jìn)行設(shè)置并確保用戶準(zhǔn)備好進(jìn)行任務(wù)執(zhí)行后點(diǎn)擊“開(kāi)始試驗(yàn)”，即可開(kāi)始整個(gè)腦機(jī)接口系統(tǒng)，包括腦電信號(hào)的采集，特征提取及解碼，模型的訓(xùn)練以及最后手勢(shì)預(yù)測(cè)和機(jī)械手控制。在點(diǎn)擊“停止實(shí)驗(yàn)”后即可停止整個(gè)腦機(jī)接口系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，并暫停神經(jīng)信號(hào)，視頻信號(hào)等的存儲(chǔ)。

每次用戶抓握任務(wù)總長(zhǎng)控制在10秒以內(nèi)，包括3秒鐘的準(zhǔn)備階段，4秒鐘的手勢(shì)執(zhí)行階段，以及3秒的手勢(shì)放松階段。在準(zhǔn)備階段要求用戶將手保持掌心向上，手部放松姿勢(shì)，在開(kāi)始時(shí)有語(yǔ)音提示用戶做好準(zhǔn)備，即保持注意力集中。準(zhǔn)備階段結(jié)束后，顯示屏上會(huì)等概率隨機(jī)出現(xiàn)某種手勢(shì)照片，用戶需要在視覺(jué)提示后立即執(zhí)行階段想象并執(zhí)行手勢(shì)。在提示任務(wù)結(jié)束出現(xiàn)之前，手部要保持手勢(shì)姿勢(shì)。任務(wù)完成后，屏幕會(huì)提示手勢(shì)放松并等待下一個(gè)任務(wù)的開(kāi)始。

本系統(tǒng)設(shè)定機(jī)械手可以執(zhí)行“石頭”，“剪刀”，“布”三種手勢(shì)，用戶通過(guò)放在床前的顯示器上的指示進(jìn)行手勢(shì)運(yùn)動(dòng)。在運(yùn)動(dòng)開(kāi)始前，用戶的手及手臂保持靜止?fàn)顟B(tài)。單次手勢(shì)抓握運(yùn)動(dòng)開(kāi)始有聲音提示“準(zhǔn)備”。同時(shí)屏幕上會(huì)出現(xiàn)一個(gè)紅色的加號(hào)，提示用戶注意加號(hào)，并保持手掌向上放松。接下來(lái)的時(shí)間為靜息狀態(tài)，隨機(jī)持續(xù)2-2.5秒。靜息狀態(tài)結(jié)束后，紅色的加號(hào)會(huì)用手勢(shì)圖片代替，手勢(shì)圖片隨機(jī)等概率地顯示三種手勢(shì)中的任一一種手勢(shì)。用戶需要即可對(duì)手勢(shì)做出相應(yīng)，并保持手勢(shì)狀態(tài)直到最后顯示紅點(diǎn)提示手部可以進(jìn)行放松。整個(gè)手勢(shì)階段持續(xù)2-3.5秒。之后用戶即可放松手，轉(zhuǎn)換到靜息狀態(tài)。語(yǔ)音提示本次任務(wù)的正確性反饋給用戶。

以上所述的具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，應(yīng)理解的是以上所述僅為本發(fā)明的最優(yōu)選實(shí)施例，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的原則范圍內(nèi)所做的任何修改、補(bǔ)充和等同替換等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。