一種對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦-機接口目標的識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦-機接口目標的識別方法，所述識別方法包括以下步驟：受試者依次注視若干個以不同頻率同時閃爍的LED，通過腦電放大器采集腦電信號，并進行預(yù)處理；根據(jù)穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位特性，對預(yù)處理后的腦電信號進行周期截取，按截取與刺激是否一致分配1和-1標簽；將得到的腦電波形片段作為特征，對線性判別分析分類器進行訓(xùn)練；用訓(xùn)練好的分類器計算決策值，對不同截取周期得到的決策值分別疊加平均，取最大決策值對應(yīng)的截取周期作為識別結(jié)果輸出。本方法充分利用了腦電中豐富的時域信息，有效提升了識別正確率和信息傳輸速率。本方法進行目標識別的BCI系統(tǒng)有望應(yīng)用于多種場景，帶來可觀的社會和經(jīng)濟效益。
【專利說明】-種對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦-機接口目標的識別方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦-機接口領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電 位腦-機接口目標的識別方法。

【背景技術(shù)】
[000引 腦-機接口炬rain-Computer Inte計ace, BCI)建立了一種不依賴于外周神經(jīng)和 肌肉組織等常規(guī)大腦輸出通路的信息通道。BCI通過傳感器獲取大腦信號，經(jīng)處理提取反映 使用者意愿的特定信號特征，該些特征被轉(zhuǎn)換成命令來操作設(shè)備。使用者必須培養(yǎng)并保持 信號特征與其意愿的相關(guān)性，而BCI必須選擇并提取特征，轉(zhuǎn)換為設(shè)備指令，讓使用者能夠 進行控制。
[0003] 目前，大部分腦-機接口系統(tǒng)通過測量腦電巧lectroence地alography, EEG)信號 獲取大腦活動的信息，因為腦-機接口需要對使用者的意圖做出足夠快的識別和響應(yīng)，該 就要求用于腦-機接口的大腦信號具有足夠高的時間分辨率，而腦電恰好滿足該一要求， 而且腦電信號測量成本相對較低，便攜，對用戶風(fēng)險低。腦電應(yīng)用于腦-機接口又產(chǎn)生了多 種不同的范式，最為常用的幾種有；視覺誘發(fā)電位（Visual Evoke化tential，VE巧、慢皮層 電位（Slow Co;rtical Potential, SCP)，事件相關(guān)電位巧vent-Related Potential, ERP)， 感覺運動節(jié)律（Sensorimotor化ythms)。其中視覺誘發(fā)電位具有指令數(shù)多、無需訓(xùn)練和信 息傳輸速率高的特點，最有可能成為大規(guī)模指令集的腦-機接口范式。此外視覺誘發(fā)電位 需要的電極相對較少，甚至只需要單個電極就可W實現(xiàn)控制，因此更適宜于便攜式腦-機 接口發(fā)展。
[0004] 根據(jù)視覺刺激的頻率特性，視覺誘發(fā)電位可分為瞬態(tài)視覺誘發(fā)電位（Transient VEP，TVE巧和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（Steady-State VEP，SSVE巧。當刺激頻率低于細Z時出現(xiàn) TVEP，當刺激頻率高于6化時，會誘發(fā)出周期性的腦電信號，稱為SSVEP。SSVEP是一個類似 正弦的信號，且它的基頻與刺激源（如閃爍）的頻率相同，還可能出現(xiàn)基頻的諧波頻率成 分，SSVEP的頻率成分的幅值和相位在很長時間內(nèi)保持恒定。SSVEP因其具有穩(wěn)定的頻譜和 較高的信噪比（SNR)，被廣泛用于腦機接口中，實現(xiàn)較大的指令集和較高的信息傳輸速率。 [000引在SSVEP-BCI中，系統(tǒng)呈現(xiàn)一系列W不同頻率閃爍的目標（如圖片，LED燈，棋盤 格等），每個目標代表某種指令（如上下左右），當使用者注意其中某一頻率的閃爍時，通過 提取腦電信號中的SSVEP成分，識別出被試者正在注意的目標，從而轉(zhuǎn)化為控制指令。其中 最重要一步是通過腦電對被試者注意的視覺刺激頻率進行準確識別，傳統(tǒng)的功率譜方法難 W得到理想效果，目前學(xué)者們提出了典型相關(guān)分析、最小能量組合、共同特征分析、經(jīng)驗?zāi)?態(tài)分解等方法，特別是典型相關(guān)分析方法得到了較好的效果，是目前最廣泛采用的方法。 [0006] 但實驗發(fā)現(xiàn)，SSVEP存在一定的個體差異，不同人對于同一個刺激頻率產(chǎn)生的 SSVEP響應(yīng)存在一定的偏差，部分被試者的SSVEP淹沒在背景腦電中，導(dǎo)致識別正確率出現(xiàn) 明顯下降，從而使SSVEP-BCI無法應(yīng)用于該些SSVEP信號質(zhì)量較差的人群，即"BCI文盲"現(xiàn) 象。此外，盡管腦電是一種時間分辨率較高的神經(jīng)成像手段，但目前的目標識別方法多針對 SSVEP的頻域特征，實驗發(fā)現(xiàn)對部分受試者其識別正確率明顯偏低，而且現(xiàn)有識別方法多需 要截取較長的數(shù)據(jù)才能夠保證正確率，該限制了 SSVEP-BCI的應(yīng)用推廣和速度提升。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明提供了一種對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦-機接口目標的識別方法，本發(fā)明有效 的提升了識別正確率和信息傳輸速率，詳見下文描述：
[000引一種對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦-機接口目標的識別方法，所述識別方法包括W下步 驟：
[0009] 受試者依次注視若干個W不同頻率同時閃爍的LED,通過腦電放大器采集腦電信 號，并進行預(yù)處理；
[0010] 根據(jù)穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位特性，對預(yù)處理后的腦電信號進行周期截取，按截取與刺 激是否一致分配1和-1標簽；
[0011] 將得到的腦電波形片段作為特征，對線性判別分析分類器進行訓(xùn)練；用訓(xùn)練好的 分類器計算決策值，對不同截取周期得到的決策值分別疊加平均，取最大決策值對應(yīng)的截 取周期作為識別結(jié)果輸出。
[0012] 所述通過腦電放大器采集腦電信號，并進行預(yù)處理具體為：
[001引采集第1通道01，第2通道Oz，第3通道02,第四通道A1的腦電信號，W右側(cè)乳 突A2作為參考電極，前額處接地，對采集到的腦電信號進行變參考為第四通道A1、右側(cè)乳 突A2平均參考的預(yù)處理。
[0014] 所述變參考為第四通道A1、右側(cè)乳突A2平均參考的預(yù)處理具體為：
[0015] 將第1通道01，第2通道化，第3通道02的導(dǎo)聯(lián)信號分別減去（A1+A2) /2,低通濾 波至40化。
[0016] 所述將得到的腦電波形片段作為特征，對線性判別分析分類器進行訓(xùn)練，用訓(xùn)練 好的分類器計算決策值，對不同截取周期得到的決策值分別疊加平均具體為：
[0017] 將所有得到的腦電片段與其對應(yīng)的標簽輸入LDA分類器，訓(xùn)練分類器，得到最佳 投影向量，再利用分類面方程得到分類面偏移；
[001引取在線測試腦電信號，進行截取得到四種片段；
[0019] 將每種片段分別輸入LDA分類器，每個片段得到一個決策值，對決策值疊加平均， 得到四個最終決策值。
[0020] 本發(fā)明提供的技術(shù)方案的有益效果是；本方法將腦電時域波形按周期截取后直接 輸入線性分類器進行分類，再在決策層進行疊加平均，充分利用了腦電中豐富的時域信息。 有效提升了識別正確率和信息傳輸速率。該一方法可W用于SSVEP-BCI，也可W用于SSVEP 與其他范式組成的混合BCI，采用該一方法進行目標識別的BCI系統(tǒng)有望應(yīng)用于多種場景， 帶來可觀的社會和經(jīng)濟效益。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0021] 圖1為一種對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦-機接口目標的識別方法的流程圖；
[0022] 圖2為腦電采集導(dǎo)聯(lián)的示意圖；
[0023] 圖3為腦電周期截取疊加方法的示意圖；
[0024] 圖4為投影方向示意圖；
[0025] 圖5為周期截取與LDA結(jié)合實現(xiàn)SSVEP目標刺激識別的示意圖；
[0026] 圖6為識別四個頻率的示意圖；
[0027] 圖7為實驗結(jié)果對比圖。

【具體實施方式】
[002引為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面對本發(fā)明實施方式作進一步 地詳細描述。
[0029] 一種對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦-機接口目標的識別方法，參見圖1，識別過程分為 兩個過程，先進行離線實驗，將獲得的數(shù)據(jù)按刺激周期截取，按截取與刺激是否一致分配1 和-1標簽，訓(xùn)練線性判別分析分類器；之后進行在線實驗，按同樣的方法截取信號，然后用 訓(xùn)練好的分類器計算決策值，對不同截取周期得到的決策值分別疊加平均，取最大決策值 對應(yīng)的截取周期（頻率）作為識別結(jié)果輸出。該方法包括W下步驟：
[0030] 101 ;受試者依次注視若干個W不同頻率同時閃爍的LED,通過腦電放大器采集腦 電信號，并進行預(yù)處理；
[0031] 其中，本方法利用腦電放大器采集腦電，帶寬為0. 5-lOOHz，阻抗巧kQ，采樣率為 lOOOHz，同時記錄刺激器發(fā)出的刺激開始時刻的同步標簽。
[0032] 在離線訓(xùn)練實驗中，令受試者依次注視若干個W不同頻率同時閃爍的LED,每個 L邸注視2s，循環(huán)20次。采集4個通道的腦電信號（第1通道01，第2通道化，第3通道 02,第四通道A1)，W右側(cè)乳突（A2)作為參考電極，前額處接地（GND)，電極配置遵照國際 腦電協(xié)會規(guī)定的10-20電極放置系統(tǒng)，需要采集的導(dǎo)聯(lián)如圖2所示。采集到的腦電，利用 MTLAB邸化油工具箱進行預(yù)處理；變參考為A1、A2平均參考（即將01、0z、02導(dǎo)聯(lián)信號分 別減去（Al+A2)/2)，低通濾波至40Hz。
[0033] 102;根據(jù)穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位特性，對預(yù)處理后的腦電信號進行周期截取，按截取 與刺激是否一致分配1和-1標簽；
[0034] 其中，疊加平均是腦電研究中提取誘發(fā)電位的常用方法円。由于記錄下來的腦電 信號x(t)是由實際誘發(fā)電位s(t)和噪聲n(t)相加所組成，且噪聲往往比響應(yīng)更強，因此 通常將該種誘發(fā)實驗重復(fù)多次，并把多次觀察疊加平均，設(shè)每次的記錄信號為
[003引 Xi(t)=Si(t)+ni(t)，i=l，2, . . .，N (1)
[0036] 各次記錄的時間起點都取為刺激開始時刻。疊加必須在時間起點對齊后進行，該 時稱為平均誘發(fā)響應(yīng)。 N i=\
[0037] 可W證明，如果誘發(fā)電位Si(t)是各次相同的確定性過程s(t)，噪聲rii(t)是非 平穩(wěn)過程，均值E[rii(t)] = 0且各次獨立，因此E[ni(t)rij(t)] = 0(i聲j)，當i = j時， 巧，補)]=式的，巧舶為噪聲的方差，則平均誘發(fā)響應(yīng)巧)是s(t)的無偏估計。證明如下： [003引無偏性：

【權(quán)利要求】
1. 一種對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦-機接口目標的識別方法，其特征在于，所述識別方法 包括以下步驟： 受試者依次注視若干個以不同頻率同時閃爍的LED，通過腦電放大器采集腦電信號，并 進行預(yù)處理； 根據(jù)穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位特性，對預(yù)處理后的腦電信號進行周期截取，按截取與刺激是 否一致分配1和-1標簽； 將得到的腦電波形片段作為特征，對線性判別分析分類器進行訓(xùn)練；用訓(xùn)練好的分類 器計算決策值，對不同截取周期得到的決策值分別疊加平均，取最大決策值對應(yīng)的截取周 期作為識別結(jié)果輸出。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦-機接口目標的識別方法，其特 征在于，所述通過腦電放大器采集腦電信號，并進行預(yù)處理具體為： 采集第1通道01，第2通道Oz，第3通道02,第四通道A1的腦電信號，以右側(cè)乳突A2 作為參考電極，前額處接地，對采集到的腦電信號進行變參考為第四通道A1、右側(cè)乳突A2 平均參考的預(yù)處理。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦-機接口目標的識別方法，其特 征在于，所述變參考為第四通道A1、右側(cè)乳突A2平均參考的預(yù)處理具體為： 將第1通道01，第2通道0z，第3通道02的導(dǎo)聯(lián)信號分別減去（A1+A2) /2,低通濾波至 40Hz。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦-機接口目標的識別方法，其特 征在于，所述將得到的腦電波形片段作為特征，對線性判別分析分類器進行訓(xùn)練，用訓(xùn)練好 的分類器計算決策值，對不同截取周期得到的決策值分別疊加平均具體為： 將所有得到的腦電片段與其對應(yīng)的標簽輸入LDA分類器，訓(xùn)練分類器，得到最佳投影 向量，再利用分類面方程得到分類面偏移； 取在線測試腦電信號，進行截取得到四種片段； 將每種片段分別輸入LDA分類器，每個片段得到一個決策值，對決策值疊加平均，得到 四個最終決策值。
【文檔編號】G06K9/62GK104503580SQ201410822826
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2014年12月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月25日
【發(fā)明者】湯佳貝, 陳善廣, 明東, 肖曉琳, 綦宏志, 何峰 申請人:天津大學(xué)