[发明专利]多人脑机接口投票决策系统及方法

说明书

本发明提供了一种多人脑机接口投票决策系统及方法。所述多人脑机接口投票决策系统包括脑机接口、任务识别机制及数据处理系统，所述脑机接口与所述任务识别机制连接，所述数据处理系统与所述任务识别机制连接，所述脑机接口可接收多个被试者的脑电信息，所述任务识别机制为N×N二维RC范式界面屏幕，每个被试者对应一个N×N二维RC范式界面屏幕，所述数据处理系统包括范式测试系统及被试者脑电信号数据处理模块，能获得每个被试者识别的待识别任务所在的行列坐标，并通过加权运算获得识别结果。本发明利用脑机接口多人加权投票的方式优化决策，以提高识别精度。

技术领域

本发明涉及人工智能脑科学与计算机技术领域，特别涉及多人脑机接口投票决策系统及方法。

背景技术

脑机接口(brain computer interface,BCI)，也被称为“大脑端口”或者“脑机融合感知，旨在建立人与外部设备之间的连接通路。在实验中，当被测试者收到外部视觉的刺激的时候，其大脑内部神经活动将会产生相应的变化，这些被动的响应将会形成不同的脑电时空尺度模式。利用计算机对脑电信号进行采集和分析，相应的刺激信号将会被识别和判断出来。通过对这些刺激信号的分析，可以将其作为人对外部设备控制的指令，从而实现对特定目标的识别。

在脑机接口领域是存在个体差异的，也就是说，有一些人效果好，有一些人的效果不好，每个人对不同刺激的敏感程度也都不尽相同。在传统的P300Speller中，拼写者通过独自观察行扫描从而判断出目标的纵坐标，再观察列扫描得出横坐标，进而定位目标。但是同上所述，P300 Speller也是存在个体差异的。在进行P300 Speller中也有一些人对行刺激比较敏感，有一些人对列刺激比较敏感。由此导致传统的P300 Speller决策的准确率不高。

在经典p300范式实验中，通常是由一个人单独完成被试任务，长时间的屏幕刺激和高度紧张的状态容易使被试产生疲劳，被试在后续试验中的判断率会因疲劳而下降，进而影响实验准确率。

发明内容

本发明提供了一种多人脑机接口投票决策系统及方法，其目的是为了解决背景技术中决策的准确率不高的技术问题。

将P300 Speller的范式进行分解，从而实现了多人协同的P300-BCI。以三人协同拼写范式为例，三人同时观察三个屏幕并选择相同的目标，根据三人在训练时的准确率赋予每个人一个权值，最终通过算法加权投票产生最终结果，共同决策定位目标，从而增加多人协同定位目标的准确性，为多人协同脑机接口的应用提供必要理论基础。

为了达到上述目的，本发明的实施例提供的多人脑机接口投票决策系统，包括脑机接口、任务识别机制及数据处理系统，所述脑机接口与所述任务识别机制连接，所述数据处理系统与所述任务识别机制连接，所述脑机接口可接收多个被试者的脑电信息，所述任务识别机制为N×N二维RC范式界面屏幕，每个被试者对应一个N×N二维RC范式界面屏幕，所述数据处理系统包括范式测试系统及被试者脑电信号数据处理模块，能获得每个被试者识别的待识别任务所在的行列坐标，并通过加权运算获得识别结果。

本发明的实施例提供的多人脑机接口投票决策方法包括以下步骤：

步骤S1、多人脑机接口投票决策准备工作：多名被试者佩戴电极，在N×N二维RC范式界面屏幕前对备选任务进行识别，获取分类器参数及投票权重；

步骤S2、获取待识别任务，生成任务列表：根据备选任务及需要投票决策的内容，生成待识别任务，待识别任务组成任务列表；

步骤S3、脑机接口投票决策：多名被试者佩戴电极，待识别任务显示在各自的N×N二维RC范式界面屏幕中，多名被试者根据待识别任务提示注视目标字符，分别获取多名被试者识别出的行坐标与列坐标，获得初始投票结果的行坐标与列坐标；

步骤S4、加权运算获得最终结果：对初始投票结果进行加权运算，得出最终输出的行坐标与列坐标，从而定位识别结果。