[发明专利]一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统及实现方法

权利要求书

1.一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统的实现方法，其特征在于：其控制步骤如下：

第一步骤：视觉刺激设备显示的刺激图片中有6×7的字符矩阵，42个字符按照虚拟字符矩阵的行列分成13组，在系统运行过程中，13组字符伪随机的若干字符会被半透明的绿圆圈覆盖，引起大脑皮层事件相关电位反应，所述绿圆圈被一条红色水平直线分割成上下两个半圆，中一个红色实心圆点加入红色圆点从而在刺激图片随机呈现在两个半圆的一个内，中形成了一个小的视觉目标，当实验图片开始闪烁时，使用者想输入某一个字符时，就将注意力集中于覆盖在该字符上的图片绿圆圈中的该红色圆点上，实现了增强视觉注意的目的，达到诱发更高质量的事件相关电位，使用脑电放大器对原始脑电信号进行采集、放大与模数转换，信号采集设备的采样频率为250Hz；

第二步骤：信号处理部分依次进行预处理、特征提取两个步骤组成，所述预处理步骤对反应目标字符的原始脑电信号进行0.01-30Hz带通滤波，然后选取刺激开始前100ms和刺激后800ms用作信号处理和分析，并使用所选取信号-100ms～0ms进行基线校正，设置±80μv的脑电信号振幅阈值去除非除异常脑电信号，经过信号预处理阶段，我们将去除原始信号中的眼电、心电以及信号干扰等伪迹，保留有效的脑电成分；所述特征提取步骤将降低原始信号的采样点以便于特征分类，在每个通道采集到的-100ms～800ms的信号时长内，确定最能代表目标信号特征的时间段160-688ms，对所选时段内的信号数据进行降采样，每4个采样点取一个数据点，则采样频率由250Hz变为62.5Hz，最终每个通道的提取34个采样点，由于我们使用了14个电极通道，因此组合特征向量为14×34；

第三步骤：分类识别部分通过对分类器识别算法对输入的代表目标字符的特征向量进行训练，得到代表目标字符信号识别的分类模型，然后对输入的代表未知字符的特征向量进行字符识别，得到识别出的字符；

第四步骤：信息反馈环节将分类算法器识别出的字符呈现在使用者面前的屏幕上，若该字符是使用者期望的目标字符则进行下一个字符的输出，否则可进行删除，至此，整个系统的工作流程完成，基于强化注意的脑机接口字符输入系统及实现方法得到实现。

2.根据权利要求1所述的一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统的实现方法，其特征在于：所述第一步骤中红色圆点放置在绿圆圈的上部。

3.根据权利要求1所述的一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统的实现方法，其特征在于：所述第一步骤中红色圆点放置在绿圆圈的下部。

4.根据权利要求1所述的一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统的实现方法，其特征在于：所述第三步骤中采用贝叶斯线性回归分类算法，首先通过特征向量构建目标字符的分类模型，然后对采集到的用户脑电信号经过预处理后进行分类识别。

5.基于利用权利要求1至4任一项所述实现方法的一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统，其特征在于：包括信息采集部分、信号处理部分、分类识别部分和反馈环节四个组成部分，所述信息采集部分用于采集大脑的脑电信号，所述信号处理部分将采集到的脑电信号去除原始信号其中的眼电、心电以及信号干扰，所述分类识别部分用于控制外部设备或实现字符输出，所述反馈环节将分类识别部分的效果反馈给患者使用者，所述信息采集部分上还设有视觉刺激设备。

6.根据权利要求5所述一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统，其特征在于：所述信号处理部分由预处理模块、特征提取模块组成，所述预处理模块具有带通滤波、基线校正、设置阈值功能，所述特征提取模块具有降采样、组合特征向量功能。

7.根据权利要求5所述一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统，其特征在于：所述分类识别部分具有使用训练好的分类算法得出目标分类模型器、识别输入脑电特征向量功能。

8.根据权利要求5所述一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统，其特征在于：所述信息采集部分采集用户大脑皮层14个电位电极的原始脑电信号，所述14个电位电极的采集位置按国际10-20系统脑电极位记录标准分布图上的Fz，F3，F4，P7，P8，Cz，C3，C4，Pz，P3，P4，Oz，O1，O2。