[发明专利]一种利用随机共振增强脑电信号的脑机接口方法有效

专利信息
申请号: 201510405265.4 申请日: 2015-07-09
公开(公告)号: CN104951082B 公开(公告)日: 2018-01-12
发明(设计)人: 刘军 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06F3/01 分类号: G06F3/01;G06K9/62
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司33200 代理人: 叶志坚
地址: 310027 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 利用 随机 共振 增强 电信号 接口 方法
【说明书】:

技术领域

本发明属于生物医学工程和医疗仪器领域,涉及一种脑机接口方法,尤其涉及一种随机共振增强脑机接口脑电节律信号的方法。

背景技术

脑机接口技术是不依赖于外周神经和肌肉的信息传输通道,而直接通过获取脑部信号实现与外界环境通讯的技术。在临床上,常用感觉运动皮层区的脑电节律信号作为控制信号源,其应用可以概括为两种:一种是帮助残疾人实现与外界环境的通讯,如假肢和轮椅的运动控制、使用家居环境控制器来操作各种电器等;另一种是为运动神经通路损伤的人员提供主动康复辅助,这种康复手段不但可以帮助病人自我辅助按摩和运动,还可强化相应的神经通路的功能,有助于恢复肢体的真实运动功能。除了这两种典型应用外,基于头皮脑电信号的脑机接口系统还具有成本低、操作方便、对大脑无损伤等优点,是当前脑-机接口研究的主要方向之一。

由于大脑的复杂性,使得基于头皮脑电信号的脑机接口信号源微弱,并且稳定性差。目前,以感觉运动皮层的自主节律为基础的脑机接口技术主要是通过反馈训练、引入针对性的信号处理和模式分类方法、改变实验模式以及完善设备匹配等方法来克服这一问题。尽管这些方法对系统性能有一定的提高,但仍有一些不足:如受试训练时间长,甚至无效;信号检测受限于脑电节律信噪比低等缺点。这大大限制了脑机接口技术实用化的进程。

随机共振现象是一种与人们通常认识上相反的、消除随机(噪声)的机制。它存在于非线性系统中,典型特征是当随机扰动(噪声)加入非线性系统时,可出现系统输出信噪比不降反升的现象。神经系统是典型的非线性系统,有大量研究证实了神经系统、感知觉、认知以及脑皮层同步化等都存在随机共振的作用情况。受这些研究思路的启发,本发明从随机共振调节脑电节律同步化的现象入手,引入感觉认知过程中的随机共振现象来增强相应脑区的脑电节律的强度,从改善脑电信号源的方向开发提高以脑电节律信号脑机接口控制信号的实用性的技术。专利[公布号,CN 103970273.A]采用了随机共振来增强视觉诱发电位的响应强度,达到提升现有脑机接口的精度和效率的目的。诱发电位在脑机接口技术中是一种重要的信号源,具有抗干扰强,且使用者无需过多训练等优点。以头皮脑电自发节律(如皮层慢电位(SCP)以及μ或β节律)为信号源的脑机接口技术不依赖于额外刺激的输入,不会产生视觉疲劳,没有适应性的问题,具有更广阔和灵活的使用需求。但是自发节律容易受到干扰,往往需要通过使用者进行长时间的训练来达到性能的稳定性。

发明内容

本发明的目的是针对感觉运动皮层区脑电节律作为信号源的脑机接口技术,利用人脑感知过程中已发现的随机共振现象,通过随机共振调控皮层脑电同步化的方法,尝试从源头上改善脑电信号的信噪比、减少被试者差异性以及提高信号源的稳定性,利用非线性系统中随机共振原理来构建一种实用的脑电调控方法。

所述的随机共振现象定义为:一种与人们通常认识上相反的消除随机(噪声)的机制。它存在于非线性系统中,典型特征是当随机扰动(噪声)加入某些非线性系统时,可出现输出信噪比不降反升的现象。宽泛的定义为:加入随机扰动(或是噪声)有利于系统信息处理或是强化目标特征的现象。本发明所利用的基本原理为利用外部随机噪声,通过调节内生噪声源进而调节神经系统的信息处理能力。

为达到此目的,本发明采用的技术内容如下:

本发明方法应用于以下运动感觉皮层区脑电信号的脑机接口系统,该系统包括脑电信号采集模块、脑电信号分析模块、模式识别模块、随机共振反演模块、人机交互模块、反馈调节模块;脑电信号采集模块的输出端与脑电信号分析模块的输入端信号连接;脑电信号分析模块的一个输出端与模式识别模块的输入端信号连接,另一个输出端与随机共振反演模块的输入端信号连接;模式识别模块的输出端与人机交互模块的输入端信号连接;随机共振反演模块的输出端与反馈调节模块的输入端信号连接;反馈调节模块的输出刺激信号作用于使用者;

所述的脑电信号采集模块由电极、阻抗匹配和保护电路、信号放大器、低通和带阻滤波器、模拟信号转数字信号单元以及控制和通信单元等组成,用于采集脑电信号。

所述的脑电信号分析模块是通过USB接口或串行接口RS-232接收脑电信号采集模块输出的数字脑电信号,用于分析感觉运动皮层区脑电节律变化。

所述的模式识别模块是对脑电信号分析模块输出的脑电信号进行数字滤波处理、特征抽取和模式判别。

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