[发明专利]一种脑机融合的神经信号测谎方法

权利要求书

1.一种脑机融合的神经信号测谎方法，包括如下步骤：

(1)通过对可疑信息和无关信息组合生成RSVP刺激序列，该序列分为三类即由单个可疑图片、对照图片、目标图片分别与多个随机图片组合形成的图片序列；所述可疑图片即包含有需盘查的可疑物件，用于诱发被试者的脑电反应，评定被试者是否隐瞒相关知识；所述对照图片作为可疑图片的基准对照，其包含有与可疑物件同类的其他不相关物件，用于比较被试者的脑电反应；所述目标图片用于被试者对其做出特定反应，该反应的准确率用以衡量被试者的集中注意程度；所述随机图片则从ImageNet数据库中随机选择，用于填充图片序列；

(2)将各类RSVP刺激序列呈现给被试者，序列中的图片会在屏幕的同一位置连续快速出现，在一个序列结束后，需要被试者进行按键反应；若序列中含有目标图片，则要求被试者按键“Y”，表示知道；若序列中含有可疑图片，若被试者事实知道，但其按键“N”表示不知道，则形成说谎事件；若序列中含有对照图片，被试者按键“N”，表示不知道；采集到被试者的脑电信号后，若被试者事实存在说谎则标记该信号为正样本信号，若被试者并未说谎则标记该信号为负样本信号；

获取被试者受感官刺激所诱发产生的脑电信号，并对信号打上标签；

(3)依次对脑电信号进行预处理以及特征提取，得到信号的特征矩阵作为一组样本；所述特征提取的具体过程为：首先在空间维度上，利用贪心算法确定脑电探测最佳的电极组合，即从单个电极开始，每一轮依次添加电极，计算每个新增电极得到的电极组合的测谎准确率，选择准确率最高的电极组合，重复多轮，当电极组合的准确率不再增加时停止，记录其中每个电极通道测得的脑电信号；然后在时间维度上，采用窗口对脑电信号进行平滑处理，即在信号上依次滑动窗口并在每个窗口中取平均值作为数据特征，从而建立一组m×n大小的特征矩阵，m为空间维度即电极组合中的电极数量，n为时间维度即窗口数量；

(4)构建一个具有数据重构和分类功能的自编码器神经网络，所述自编码器神经网络包括编码器、解码器以及分类器，编码器用于将神经网络的输入数据压缩成隐特征向量提供给解码器和分类器，解码器用于对隐特征向量进行数据重构，分类器根据隐特征向量进行二分类，输出分类结果；

利用大量样本对该神经网络进行训练，从而得到脑电测谎模型，训练的具体过程为：将样本逐一输入至网络中，得到网络预测输出的分类结果，计算该分类结果与样本对应真值标签之间的损失函数J(θ)，进而根据损失函数J(θ)通过梯度下降法反向传播更新网络参数，依此迭代直至损失函数J(θ)收敛；

所述损失函数J(θ)的表达式如下：

J(θ)＝J_recon(θ)+J_class(θ)+J_weight(θ)

其中：J_recon(θ)为重构项损失函数，J_class(θ)为分类项损失函数，J_weight(θ)为正则化项损失函数，N为样本数量，s_i为第i个样本对应脑电信号的特征矩阵，s′_i为以s_i作为输入通过编码器和解码器对应重构得到的特征矩阵，λ对应为J_class(θ)的权重，β对应为J_weight(θ)的权重，l_i为第i个样本的真值标签，l′_i为以s_i作为输入通过编码器和分类器对应预测得到的分类结果，w_k为网络中的第k个参数，K为网络中的参数数量；

(5)将测试者的脑电信号通过预处理及特征提取后输入脑电测谎模型，即可判定测试者是否隐瞒可疑信息。

2.根据权利要求1所述的神经信号测谎方法，其特征在于：所述步骤(3)中对脑电信号进行预处理的过程为：首先选取脑电信号在受刺激前200毫秒至受刺激后800毫秒总共1秒的信号数据进行切片分段，对每个数据段进行滤波，滤波采用4阶巴特沃兹滤波器，带通频段为0.3～30Hz；滤波之后采用二阶曲线拟合，去除数据段的基线漂移，去除眼电影响较大的数据段。