[发明专利]基于脑电信号的脑机接口的检测方法、介质及电子设备

说明书

本发明提供一种基于脑电信号的脑机接口的检测方法、介质及电子设备，所述方法包括：为每一个视觉目标计算其模板信号；基于空间滤波器对多通道脑电信号进行加权合并，生成单通道的脑电信号；计算脑电信号与每一个所述模板信号之间的预设相关系数；获取各所述距离度量的最小值，并将所述最小值所对应的视觉目标确定为识别结果。本发明能够提高脑机接口的目标识别准确率和信息传输速率，有更强的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及检测技术领域，特别是涉及信号检测技术领域。

背景技术

脑机接口是一种新型的通过翻译从人体头颅表面采集的脑电信号实现不同于正常的语言通路，行为通路的信息的输出方式。脑机接口的几种主要的实现方式按照所提取的脑电信号种类可以分为P300脑机接口，运动想象脑机接口和SSVEP(Steady-statevisual evoked potential,稳态视觉诱发电位)脑机接口等。其中以SSVEP脑机接口所提取的SSVEP信号信噪比最大，所能达到的接口通信速率最高。SSVEP脑机接口除去脑电信号的采集和分析设备外，需要额外的视觉刺激设备来唤起SSVEP信号。SSVEP信号是指当受试者眼睛注视固定频率闪烁的目标时，在受试者头部的视觉区(枕区)可以检测到对应频率和高次谐波的脑电信号。在典型的SSVEP脑机接口范式中，在受试者的面前放置一台显示设备用以呈现视觉刺激。一般倩况下，视觉刺激是在上述显示设备的不同位置所呈现的具有不同频率和相位的闪烁圆盘或方块。针对不同的应用场景，上述每一个不同的视觉刺激都代表一个不同的操作指令。受试者通过注视对应的视觉刺激来输出不同的操作指令。后台程序同步地对受试者的脑电信号进行不间断的采集与分析，并将识别结果翻译成操作指令后输出到外部设备进行功能实现。

SSVEP脑机接口所采用的解码识别算法对所能实现的脑机接口通信速率和相应控制功能的鲁棒性有深刻的影响。一般地，解码识别算法的设计目标是采用更少的脑电采集通道数，更短的脑电采集时间，和更小的训练数据规模，实现更高的目标识别准确率和脑机接口通信速率。在SSVEP脑机接口中，解码识别算法的设计难点包括以下几点。首先，SSVEP目前还不存在公认的客观的信号模型，其发生和传播机理未知；其次，采集的脑电信号中除SSVEP成份以外，还包含大量的背景噪声和动作伪迹信号，干扰判断识别；另外，SSVEP信号弥散在头部表面，通过分散铺设的电极通道进行采集，如何综合分析各通道独立采集的信号，得到可靠的解码识别结果也是需要解决的关键问题之一。

针对上述多通道联合解码识别的问题，领域内所普遍采用的解决方法是计算得到一组多通道的合并系数，线性地将来自多通道的脑电信号叠加，增强事件相关成份，抑制噪声成份，从而获得更高的信噪比，实现更加准确的目标判断识别。上述这组计算得到的多通道的合并系数在SSVEP脑机接口中又被称为空间滤波器。然而，领域内针对最优的空间滤波器的选择准则一直没有达成共识。下面以SSVEP脑机接口中最常使用的CCA(典型相关分析)算法为例，对空间滤波器的设计和使用做简单的介绍。