运动想象脑‑机接口模型建模方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106200984A(43)申请公布日2016.12.07(21)申请号201610594777.4(22)申请日2016.07.21(71)申请人天津大学地址300072天津市南开区卫津路92号(72)发明人明东郭仡陈龙王仲朋綦宏志许敏鹏何峰周鹏(74)专利代理机构天津市北洋有限责任专利代理事务所12201代理人刘国威(51)Int.Cl.G06F3/01(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图3页(54)发明名称运动想象脑-机接口模型建模方法(57)摘要本发明涉及脑-机接口技术领域，为通过建模样本自适应更新的方法，对已有的运动想象脑-机接口的模型更新效果进行优化，提升分类正确率和稳定性。本发明采用的技术方案是，运动想象脑-机接口模型建模方法，在每次运动想象训练结束后，对已获得的经过预处理和特征提取的脑电数据进行排列组合，并分别计算其在交叉验证中的分类正确率，选择正确率最高的两组数据作为样本进行建模，并用于之后的模式识别过程。本发明主要应用于脑-机接口设备的设计制造场合。CN106200984ACN106200984A权利要求书1/1页1.一种运动想象脑-机接口模型建模方法，其特征是，在每次运动想象训练结束后，对已获得的经过预处理和特征提取的脑电数据进行排列组合，并分别计算其在交叉验证中的分类正确率，选择正确率最高的两组数据作为样本进行建模，并用于之后的模式识别过程。2.如权利要求1所述的运动想象脑-机接口模型建模方法，其特征是，所述建模方法进一步细化步骤是，在没有初始模型的情形下采集实时脑电，使用者首先静息30s，并根据后20s数据ERD值生成初始判定阈值，然后进入20s的MI游戏反馈训练，达到阈值则输出目标指令反馈结果；初始数据采集完毕后，将所采集脑电数据通过共空间模式CSP(CommonSpatialPattern)进行多导联空间滤波，原始脑电信号在滤波处理之后产生新的时间序列，使其方差能够最优区分与想象动作相关的两类脑电信号；在经过了CSP特征提取阶段之后，将这些从样本中提取到的特征用来训练SVM分类器，利用积累的数据建立共空间模式CSP+支持向量机SVM模型，形成更可信的阈值判定标准，使用者同样静息30s，进入20s反馈训练阶段，然后再利用共空间模式CSP+支持向量机SVM模型来对未知模式类型的想象动作进行分类，得到的结果即为未知模式想象动作的模式识别结果以及识别正确率。3.如权利要求1所述的运动想象脑-机接口模型建模方法，其特征是，选择正确率最高的两组数据作为样本进行建模具体步骤是，将已存储的每组脑电数据分段，之后将所有段落的脑电数据排列组合并计算每组数据所生成模型通过交叉验证后的分类正确率，从而筛选出正确率最高的各时间段的数据，最后将其组合为完整的建模数据。4.如权利要求1所述的运动想象脑-机接口模型建模方法，其特征是，选择正确率最高的两组数据作为样本进行建模的具体步骤是，直接将每组数据排列组合，计算每种组合方法在交叉验证下的分类正确率，最后筛选出最优组合进行建模。2CN106200984A说明书1/5页运动想象脑-机接口模型建模方法技术领域[0001]本发明涉及脑-机接口技术领域，具体讲,涉及运动想象脑-机接口模型建模方法。背景技术[0002]第一次脑-机接口国际会议给出的BCI的定义是：“BCI是一种不依赖于大脑外围神经与肌肉正常输出通道的通讯控制系统。”目前的研究成果中，它主要是通过采集和分析不同状态下人的脑电信号，然后使用一定的工程技术手段在人脑与计算机或其它电子设备之间建立起直接的交流和控制通道，从而实现一种全新的信息交换与控制技术，可以为残疾人特别是那些丧失了基本肢体运动功能但思维正常的病人提供一种与外界进行信息交流与控制的途径。即可以不需语言或肢体动作，直接通过控制脑电来表达意愿或操纵外界设备。为此，BCI技术也越来越受到重视。[0003]在脑-机接口的研究中，运动想象作为一种主动式人机交互范式，更加符合正常人大脑思维活动方式，在一定程度的训练后，使用者便可进行在线MI-BCI系统的交互控制。此外，系统控制信号源一般使用来自于使用者运动想象过程中头皮脑电的能量特征，可进行一段较长时间段的累加或优化来控制指令输出，有较强的可操作性。基于上述优点我们可以看出，对于运动想象的深入研究及开发一种实用便携式的MI-BCI系统有助于我们更加清楚地了解人类大脑，实现真正的人机交互，具有很强的理论与应用价值。[0004]然而在当前的MI-BCI系统中，对运动想象信号的建模过程时常伴随着信号质量差异等不稳定因素，且由于训练初期受试者的运动想象特征并不明显，模型质量和正确率的提升也十分缓慢。因此，设计一种自适应的运动想象建模方法，通过