專利名稱：基于腦機交互的注意力狀態(tài)即時檢測系統(tǒng)及檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于信息處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及醫(yī)學(xué)信息處理，具體地說是一種涉及利用計算機與人腦的信息交互實現(xiàn)注意力狀態(tài)的即時檢測，可用于對兒童注意力狀態(tài)的即時識別，為確診和醫(yī)治注意缺陷障礙性疾病提供依據(jù)。
背景技術(shù)：
注意缺陷障礙ADD是兒童時期最常見的行為障礙性疾病，這種疾病以主動注意的選擇性和穩(wěn)定性差、易沖動、易分心為主要特征，常見的繼發(fā)障礙有學(xué)習(xí)困難、品行障礙以及某些情緒障礙，例如抑郁、自閉或孤獨癥等。
通常，臨床上對ADD的診斷主要靠醫(yī)師聽取家長的口述來主觀決定患者的病情。近年來，一些客觀評定ADD的設(shè)備以陸續(xù)開始研制，如申請?zhí)枮?0218646.2、200420021337.2和200310109026.1的專利文獻(xiàn)均公開了評定ADD的有關(guān)儀器，但這些儀器都是在短時間內(nèi)測試，通過兒童視覺追蹤目標(biāo)光點運動測定眼角膜和視網(wǎng)膜間的電信號反應(yīng)曲線，將測定的曲線與標(biāo)準(zhǔn)參考曲線進(jìn)行比較，根據(jù)偏離程度確定患者的病種和程度。由于ADD兒童在短時間內(nèi)注意力完全可能集中，特別是在看到自已感興趣的東西時，注意力短時間內(nèi)還可能相當(dāng)集中，所以，上述測定方法的生理依據(jù)并不可靠，這也是所述專利產(chǎn)品難以為臨床醫(yī)師接受的主要原因。
另外，在對ADD兒童確診后，更重要的是治療。由于藥物治療的顯效率僅為60％左右，且副作用嚴(yán)重，因此，近年來利用非藥物方法干預(yù)注意缺陷障礙ADD等心身類疾患的方法引起人們的重視。其中，基于腦電生物反饋的神經(jīng)反饋療法在臨床上普遍使用，療效好且無副作用。例如申請?zhí)枮?00510124550.5的專利文獻(xiàn)記載的方法屬于這種方法矯治ADD兒童，但是，目前臨床上使用的腦電反饋儀器存在以下兩方面的缺陷，大大限制了其療效的提高。
(1)僅是通過簡單的腦電EEG頻域分析來確定患者的注意狀態(tài)，即計算腦電圖中的θ、α波和β波的多少，有些系統(tǒng)直接簡化到只看θ/β比值的大小，由于這些標(biāo)準(zhǔn)對每個患者在任何時候都是一樣的，而實際上不同患者的EEG表現(xiàn)是有差異的，即使是同一個患者在不同的精神狀態(tài)下腦電表現(xiàn)也是變化的，因此無法根據(jù)患者的腦電EEG特征對患者進(jìn)行個性化確定。
(2)由于所測波形之間的簡單關(guān)系是通過比較正常兒童與ADD兒童的腦電EEG得來的，并不完全代表患者測試當(dāng)時的注意品質(zhì)， 因而用這些標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行實時的生物反饋是不盡合理的。
發(fā)明的內(nèi)容本發(fā)明的目的是克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，提供一種基于腦機交互的注意力狀態(tài)即時檢測系統(tǒng)及其檢測方法，該方法可以在受試者與計算機較長時間的互動中，提取腦電和事件相關(guān)電位ERP，建立一個自適應(yīng)的個性化可動態(tài)更新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合分析系統(tǒng)，并利用受試者對特定目標(biāo)的反應(yīng)和事件相關(guān)電位ERP中包含的注意信息，對網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)進(jìn)行監(jiān)督修正，實現(xiàn)對患者注意力的個性化即時確定。
本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的本發(fā)明依據(jù)注意意識直接受控于大腦，利用腦神經(jīng)信息如腦電圖、事件相關(guān)電位等生理信號提取即時注意特征比利用眼部生理信號更合理的可行性，確定其基于腦機交互的注意力狀態(tài)即時檢測系統(tǒng)及其檢測方法的技術(shù)方案。
目前專門針對注意相關(guān)自發(fā)腦電的研究較少，而注意事件相關(guān)電位的研究相對較多。腦電生理學(xué)研究顯示當(dāng)受試者注意到刺激因素的某一特征時，特定負(fù)責(zé)對該類特征進(jìn)行加工的腦區(qū)域神經(jīng)元活動將會加強，腦誘發(fā)電位波幅增大。研究證明，事件相關(guān)電位ERP中的P300波幅可以作為腦力工作負(fù)荷的評價指標(biāo)。注意力越集中，P300波幅相應(yīng)增大。已有的研究表明，當(dāng)受試者處于主動注意狀態(tài)時，在腦電電極分布的FZ、CZ位置上，其事件相關(guān)電位ERP的P3-N2峰峰幅值顯著增加，且FZ、CZ位置的腦電功率明顯增大，這也從另一個角度證明了當(dāng)受試者注意力集中，腦力工作負(fù)荷較大。而事件相關(guān)電位ERP的P2-N1峰-峰幅值降低，表明在主動注意狀態(tài)下大腦除增加能量投入外，可能還對大腦信息處理過程中的有效資源進(jìn)行了重新分配。
以上研究結(jié)論說明，根據(jù)事件相關(guān)電位ERP可提取到不同注意狀態(tài)的特征值。但是，由于事件相關(guān)電位ERP的采集需要通過疊加過程來獲得，因此要求外部環(huán)境必須給予受試者幾十次的重復(fù)刺激，隨著計算機和大腦之間的交互技術(shù)的發(fā)展，同時提取腦電EEG和事件相關(guān)電位ERP在臨床上已完全沒有障礙。本發(fā)明的技術(shù)方案正是采用從腦電與事件相關(guān)電位ERP特征信息的非線性融合分類中準(zhǔn)確提取出個性化注意力腦電特征。
本發(fā)明所采用注意力腦電特征即時提取方案的基本原理是，給受試者連接好腦電與事件相關(guān)電位ERP測試裝置后開始采集數(shù)據(jù)，要求受試者對屏幕上按一定比例不斷隨機出現(xiàn)的兩種目標(biāo)標(biāo)識做出反應(yīng)，在此過程中不斷記錄腦電，并在一定時間后通過疊加法產(chǎn)生事件相關(guān)電位ERP，并將產(chǎn)生的事件相關(guān)電位ERP特征提取出來，與腦電的雙譜指數(shù)特征用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)的融合分類，得出受試者數(shù)據(jù)采集時的注意力情況，并將其數(shù)據(jù)采集結(jié)果與受試者對屏幕要求的反應(yīng)情況進(jìn)行比較，在受試者反應(yīng)情況的監(jiān)督下對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。隨著測試時間的增加，即在受試者與系統(tǒng)的交互過程中會使系統(tǒng)識別注意狀態(tài)的準(zhǔn)確率不斷提高，在不斷的訓(xùn)練和測試過程中，逐步形成一個個性化的注意力即時檢測系統(tǒng)。
按照上述原理，本發(fā)明提供的基于腦機交互的注意力狀態(tài)即時檢測系統(tǒng)包括計算機、腦電采集電極、預(yù)處理電路、數(shù)字信號處理器DSP，其中腦電采集電極是按國際標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)聯(lián)體系位置設(shè)置，該電極通過屏蔽線與預(yù)處理電路相連，預(yù)處理電路經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換器與計算機相連，數(shù)字信號處理器DSP與計算機雙向連接，并與專用手柄相連；計算機連續(xù)記錄測試過程中的所有腦電信號并送數(shù)字信號處理器DSP對信號進(jìn)行雙譜計算，提取雙譜指數(shù)bic和加權(quán)雙譜中心WCOB；數(shù)字信號處理器DSP同時采用疊加法從腦電信號中提取事件相關(guān)電位ERP及相關(guān)電位的幅度和延遲量，并將雙譜指數(shù)bic、加權(quán)雙譜中心WCOB及相關(guān)電位的幅度和延遲量這些特征參數(shù)數(shù)據(jù)回送給計算機，由計算機將該數(shù)據(jù)作為輸入信號送給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出即時系統(tǒng)識別的注意力狀態(tài)。
上述注意力狀態(tài)即時檢測系統(tǒng)，其中所述的專用手柄上設(shè)有兩個按鍵，通過按鍵實現(xiàn)受試者對屏幕上標(biāo)識的反應(yīng)。
上述注意力狀態(tài)即時檢測系統(tǒng)，其中數(shù)字信號處理器DSP采用疊加法從腦電信號中提取事件相關(guān)電位ERP，是對手柄按下至少1s后的腦電信號進(jìn)行疊加而得到的。
上述注意力狀態(tài)即時檢測系統(tǒng)，其中數(shù)字信號處理器DSP把受試者在看到靶刺激標(biāo)識或非靶刺激標(biāo)識后的誤反應(yīng)、漏反應(yīng)情況和反應(yīng)延遲時間送給計算機，供計算機作為監(jiān)督信息用于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后臺訓(xùn)練。
本發(fā)明利用上述系統(tǒng)進(jìn)行注意力腦電特征即時檢測的方法，包括如下步驟
(1)將腦電采集電極按照國際10-20標(biāo)準(zhǔn)放置在受試者的頭皮上，提取原始腦電EEG信號輸入到計算機；(2)計算機對采集的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行干擾剔除處理，并將該數(shù)據(jù)存放到數(shù)字信號處理器DSP；(3)數(shù)字信號處理器DSP對采集的腦電進(jìn)行分段，并依次進(jìn)行雙譜計算、雙譜指數(shù)計算和加權(quán)雙譜中心計算；(4)受試者通過使用專用手柄，對計算機顯示的靶刺激標(biāo)識和非靶刺激標(biāo)識作出反應(yīng)，計算機將受試者對靶刺激標(biāo)識反應(yīng)后的腦電信號進(jìn)行記錄，并將該信號送給數(shù)字信號處理器DSP；(5)數(shù)字信號處理器DSP對所輸入的腦電信號進(jìn)行疊加，得到事件相關(guān)電位ERP，并提取該事件相關(guān)電位波形的幅度和延遲量；(6)將所述的雙譜指數(shù)、加權(quán)雙譜中心、事件相關(guān)電位波形的幅度和延遲量輸入給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過反傳算法確定網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)，完成對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；(7)對受試者進(jìn)行連續(xù)測試的過程中，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最新的輸出結(jié)果與受試者在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出最新結(jié)果與上一次輸出結(jié)果之間對靶刺激標(biāo)識的反應(yīng)，包括誤反應(yīng)、漏反應(yīng)和反應(yīng)延遲進(jìn)行對照，并將對照的結(jié)果送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再進(jìn)行訓(xùn)練的監(jiān)督信息，重新確定網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)，最終實現(xiàn)對注意力即時狀態(tài)的準(zhǔn)確識別。
本發(fā)明由于把腦電EEG和事件相關(guān)電位ERP信號中含有的主動注意信息結(jié)合起來，利用多源信息的互補性，彌補了利用單一腦電EEG進(jìn)行品質(zhì)定征的弊端和不足；同時由于采用將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果與受試者對靶刺激標(biāo)識的反應(yīng)，包括誤反應(yīng)、漏反應(yīng)和反應(yīng)延遲進(jìn)行對照，并將對照的結(jié)果送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再進(jìn)行訓(xùn)練的監(jiān)督信息，故可重新確定網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)，最終實現(xiàn)對人體注意力測試識別的準(zhǔn)確性。本發(fā)明可大幅度提高臨床注意力測試的準(zhǔn)確率和ADD心理行為干預(yù)的有效率，在認(rèn)知心理學(xué)研究中也有重要的價值。
本發(fā)明的目的、特征及優(yōu)點將結(jié)合實施例，參照附圖作如下進(jìn)一步的說明。


圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)示意框圖；圖2是本發(fā)明的方法過程圖；
圖3是本發(fā)明采集腦電所用電極分布圖；圖4是在不同注意狀態(tài)情況下的雙譜圖；圖5是利用反傳算法確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點參數(shù)的流程圖。
具體實施例方式
參照圖1，本發(fā)明的注意力狀態(tài)即時檢測系統(tǒng)由腦電采集電極、預(yù)處理電路、12位模數(shù)轉(zhuǎn)換器、數(shù)字信號處理器DSP、專用手柄和計算機組成，其中專用手柄上設(shè)有兩個按鍵，通過按鍵實現(xiàn)受試者對屏幕上標(biāo)識的反應(yīng)；預(yù)處理電路包括腦電標(biāo)準(zhǔn)生理信號放大器和帶通濾波器，該放大器包括前置放大器、后置放大器，該濾波器包括0.5～70Hz帶通濾波器與60Hz工頻陷波器；計算機中存儲有剔除干擾的預(yù)處理程序、數(shù)據(jù)傳送程序，及實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練程序。這些組件的相互關(guān)系為腦電采集電極通過屏蔽線與預(yù)處理電路的腦電標(biāo)準(zhǔn)生理信號放大器相連，通過濾波器連接到12位模數(shù)轉(zhuǎn)換器，該模數(shù)轉(zhuǎn)換器的數(shù)據(jù)輸出通過USB接口與計算機相連，由計算機對采集的腦電標(biāo)準(zhǔn)生理信號進(jìn)行動態(tài)數(shù)據(jù)分析處理；數(shù)字信號處理器DSP與計算機雙向連接，數(shù)字信號處理器DSP同時與專用手柄連接；計算機連續(xù)記錄測試過程中的所有腦電信號并送DSP信號處理器對腦電信號依次進(jìn)行雙譜計算、雙譜指數(shù)和加權(quán)雙譜中心計算，并將計算出的特征參數(shù)回送給計算機；同時數(shù)字信號處理器DSP還將手柄按下至少1s后的腦電信號進(jìn)行疊加，本發(fā)明設(shè)定疊加的次數(shù)為50次，疊加完成后得到的腦電波形為事件相關(guān)電位ERP，提取該事件相關(guān)電位ERP幅度和延遲信息的特征參數(shù)送給計算機，計算機接到數(shù)字信號處理器DSP送來的特征參數(shù)后，將這些特征參數(shù)數(shù)據(jù)作為輸入送給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)計算機輸入的這些特征參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合分析，輸出注意力狀態(tài)的判定結(jié)果；另外，數(shù)字信號處理器DSP還把受試者在看到靶刺激或非靶刺激標(biāo)識后的反應(yīng)情況通過按鍵送傳輸給計算機，包括誤反應(yīng)、漏反應(yīng)、反應(yīng)延遲時間，供計算機作為監(jiān)督信息用于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后臺訓(xùn)練。該靶刺激或非靶刺激標(biāo)識是在測試開始前事先編制好的程序存貯在計算機硬盤中，由主控計算機在受試者的操作下播放出來，其中靶刺激標(biāo)識為圓形物，占20％；非靶刺激標(biāo)識為方形物，占80％，受試者看到圓形標(biāo)識按下左鍵，看到方形標(biāo)識按下右鍵。
參照圖2，利用本發(fā)明系統(tǒng)進(jìn)行即時注意力測試的過程如下步驟1.將腦電采集電極按照按圖3所示的國際標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)聯(lián)體系位置放置在受試者的頭皮上，通過通用的腦電放大、濾波提取原始腦電EEG信號，該腦電采集電極包括分布在頭部的16個測試電極Fp1、Fp2、F3、F4、F7、F8、C3、C4、T3、T4、T5、T6、P3、P4、O1、O2，和耳朵上的兩個參考電極A1、A2。
步驟2.將原始腦電EEG模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號送到計算機，計算機在對該數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除干擾的預(yù)處理后，再將腦電信號數(shù)據(jù)拷貝一份傳送給數(shù)據(jù)信號處理器DSP，為提取事件相關(guān)電位ERP做好準(zhǔn)備。
步驟3.數(shù)據(jù)信號處理器DSP對采集的腦電信息按每512點分為一段，并進(jìn)行如下雙譜計算。
(1)令x(n)為待分析腦電時間序列，其三階累積量C3x(m1，m2)為C3x(m1，m2)＝E[x(n)x(n+m1)x(n+m2)]式中 m1、m2為不同延遲量，x(n+m1)為經(jīng)m1延遲后的時間序列，x(n+m2)為經(jīng)m2延遲后的時間序列，E[·]為數(shù)學(xué)期望；(2)將x(n)的雙譜Bx(ω1，ω2)定義為C3x(m1，m2)的二維Fourier變換，即Bx(ω1,ω2)=Σm1=-∞+∞Σm2=-∞+∞C3x(m1,m2)exp-[j(ω1m1)+j(ω2m2)].]]>圖4為典型情況下的腦電雙譜圖，其中，(A)是受試者集中注意力時的情況，(B)是受試者沒有集中注意力時的情況?？梢?，圖A中雙譜幅度明顯高于圖B，且其峰值所在位置也明顯不同，因此從腦電雙譜圖中提取雙譜的幅度和峰值坐標(biāo)位置，就可包含有受試者注意力狀態(tài)的特征信息。
步驟4.計算雙譜指數(shù)，即對于隨機過程{x1}，若其為高斯分布，則對所有的m1、m2，其三階累積量C(m1，m2)＝0，其雙譜B(ω1，ω2)的幅值也為零，因而|B(ω1，ω2)|可以作為隨機過程{x1}偏離高斯分布的一個測量?？紤]用功率譜對多譜進(jìn)行規(guī)范化，稱其規(guī)范化結(jié)果為雙譜指數(shù)，所以定義隨機過程{x(n)}的雙譜指數(shù)定義為bic2x(ω1,ω2)=Bx(ω1,ω2)Px(ω1)Px(ω2)Px(ω1+ω2)]]>其中Px(ω)為功率譜。
步驟5.計算加權(quán)雙譜中心WCOB，即將WCOB定義為以雙譜在每一點的能量為權(quán)值，在整個雙頻率平面上求所有點坐標(biāo)的加權(quán)平均值，得到一個平面坐標(biāo)，假定該平面坐標(biāo)點(x，y)處的雙譜是Bxy，則按下式可計算加權(quán)雙譜中心WCOB的坐標(biāo)位置WCOB(f1m，f2m)為f1m=ΣxBxyΣBxy]]>f2m=ΣyBxyΣBxy]]>步驟6受試者通過使用專用手柄，對計算機顯示的靶刺激標(biāo)識和非靶刺激標(biāo)識作出反應(yīng)，即受試者看到圓形標(biāo)識時按下手柄的左鍵，看到方形標(biāo)識時按下手柄的右鍵，并通過數(shù)字信號處理器DSP傳輸給計算機，計算機將受試者對每次靶刺激標(biāo)識反應(yīng)后的腦電信號進(jìn)行記錄，并將該記錄的腦電信號再反送給數(shù)字信號處理器DSP。
步驟7數(shù)字信號處理器DSP對采集的50次腦電信息進(jìn)行疊加，獲得事件相關(guān)電位ERP，并計算事件相關(guān)電位ERP的幅度和延遲量。
步驟8將上述雙譜指數(shù)bic2x(ω1，ω2)、加權(quán)雙譜中心WCOB的坐標(biāo)位置WCOB(f1m，f2m)、事件相關(guān)電位ERP的幅度和延遲量，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，用于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用通用四層前向多層網(wǎng)絡(luò)，初始權(quán)重用(0，0.5)中的隨機數(shù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采用前向網(wǎng)絡(luò)中最常用的反傳算法即BP算法，按照圖5所示流程確定網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)(1)給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點權(quán)向量賦一個非零較小的(0～0.5之間)隨機值。將提取的特征參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入向量輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層；(2)計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際輸出，將實際輸出與理想輸出進(jìn)行比較，計算出其中的差值；(3)判斷這個差值是否符合預(yù)先設(shè)定的一個容忍標(biāo)準(zhǔn)，如果差值可以容忍，則轉(zhuǎn)下面第(5)步；如果差值不可容忍，進(jìn)行下面第(4)步；(4)按標(biāo)準(zhǔn)BP算法公式反向逐層計算每層神經(jīng)元的局部梯度，逐個修正節(jié)點參數(shù)；(5)判斷是否訓(xùn)練完所有輸入特征參數(shù)的樣本向量，如果沒有，轉(zhuǎn)(1)；如果訓(xùn)練完，則結(jié)束整個訓(xùn)練過程。
步驟9將訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于對受試者的注意力狀態(tài)進(jìn)行檢測，并輸出其檢測結(jié)果。
步驟10在對受試者進(jìn)行連續(xù)測試的過程中，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最新的輸出結(jié)果與受試者在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出最新結(jié)果與上一次輸出結(jié)果之間對靶刺激標(biāo)識的反應(yīng)，包括誤反應(yīng)、漏反應(yīng)和反應(yīng)延遲進(jìn)行對照，并將對照的結(jié)果送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的監(jiān)督信息，按步驟8的流程重新確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)。
上述訓(xùn)練過程使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)可動態(tài)更新，不斷提高注意力狀態(tài)即時測試的準(zhǔn)確性，最終實現(xiàn)通過儀器對人的注意力狀態(tài)進(jìn)行客觀、個性化即時測試，排除人為因素造成的識別不準(zhǔn)確問題。
本發(fā)明不僅可用于對6歲以上兒童多動癥的檢測，也可用于對成年人的注意力狀態(tài)即時檢測。
權(quán)利要求
1.一種基于腦機交互的注意力狀態(tài)即時檢測系統(tǒng)，包括計算機、腦電采集電極、預(yù)處理電路、數(shù)字信號處理器DSP，其特征在于腦電采集電極是按國際標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)聯(lián)體系位置放置，該電極通過屏蔽線與預(yù)處理電路相連，預(yù)處理電路經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換器與計算機相連；數(shù)字信號處理器DSP與計算機雙向連接，并與專用手柄相連；計算機連續(xù)記錄測試過程中的所有腦電信號并送數(shù)字信號處理器DSP進(jìn)行雙譜計算，提取雙譜指數(shù)和加權(quán)雙譜中心；數(shù)字信號處理器DSP同時采用疊加法從腦電信號中提取事件相關(guān)電位ERP及相關(guān)電位的幅度和延遲量，并將雙譜指數(shù)、加權(quán)雙譜中心及相關(guān)電位的幅度和延遲量這些特征參數(shù)數(shù)據(jù)回送給計算機，由計算機將該數(shù)據(jù)作為輸入信號送給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出識別的即時注意力狀態(tài)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的注意力狀態(tài)即時檢測系統(tǒng)，其特征在于專用手柄上設(shè)有兩個按鍵，通過按鍵實現(xiàn)受試者對屏幕上標(biāo)識的反應(yīng)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的注意力狀態(tài)即時檢測系統(tǒng)，其特征在于數(shù)字信號處理器DSP采用疊加法從腦電信號中提取事件相關(guān)電位ERP，是通過對手柄按下至少1s后的腦電信號進(jìn)行疊加而得到。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的注意力狀態(tài)即時檢測系統(tǒng)，其特征在于數(shù)字信號處理器DSP把受試者在看到靶刺激標(biāo)識或非靶刺激標(biāo)識后的誤反應(yīng)、漏反應(yīng)情況和反應(yīng)延遲時間送給計算機，供計算機作為監(jiān)督信息用于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。
5.一種利用權(quán)利要求1所述系統(tǒng)進(jìn)行注意力狀態(tài)即時檢測方法，包括如下步驟(1)將腦電采集電極按照國際10-20標(biāo)準(zhǔn)放置在受試者的頭皮上，提取原始腦電EEG信號輸入到計算機；(2)計算機對采集的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行干擾剔除處理，并將該數(shù)據(jù)存放到數(shù)字信號處理器DSP；(3)數(shù)字信號處理器DSP對采集的腦電進(jìn)行分段，并依次進(jìn)行雙譜計算、雙譜指數(shù)計算和加權(quán)雙譜中心計算；(4)受試者通過使用專用手柄，對計算機顯示的靶刺激標(biāo)識和非靶刺激標(biāo)識作出反應(yīng)，計算機將受試者對靶刺激標(biāo)識反應(yīng)后的腦電信號進(jìn)行記錄，并將該信號送給數(shù)字信號處理器DSP；(5)DSP信號處理器對所輸入的腦電信號進(jìn)行疊加，得到事件相關(guān)電位ERP，并提取該事件相關(guān)電位波形的幅度和延遲量；(6)將所述的雙譜指數(shù)、加權(quán)雙譜中心、事件相關(guān)電位波形的幅度和延遲量輸入給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過反傳算法確定該網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)，完成對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；(7)對受試者進(jìn)行連續(xù)測試的過程中，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最新的輸出結(jié)果與受試者在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出最新結(jié)果與上一次輸出結(jié)果之間對靶刺激標(biāo)識的反應(yīng)，包括誤反應(yīng)、漏反應(yīng)和反應(yīng)延遲進(jìn)行對照，并將對照的結(jié)果送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行再訓(xùn)練的監(jiān)督信息，并用反傳算法重新確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)，最終實現(xiàn)對注意力即時狀態(tài)的準(zhǔn)確識別。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的注意力狀態(tài)即時檢測方法，其中雙譜指數(shù)的計算步驟如下1)計算雙譜令x(n)為待分析腦電時間序列，其三階累積量C3x(m1，m2)為C3x(m1，m2)＝E[x(n)x(n+m1)x(n+m2)]式中，m1、m2為不同延遲量，x(n+m1)為經(jīng)m1延遲后的時間序列，x(n+m2)為經(jīng)m2延遲后的時間序列，E[·]為數(shù)學(xué)期望；將x(n)的雙譜Bx(ω1，ω2)定義為C3x(m1，m2)的二維Fourier變換，即Bx(ω1,ω2)=Σm1=-∞+∞Σm2=-∞-∞C3x(m1,m2)exp-[j(ω1m1)+j(ω2m2)]]]>2)將雙譜的絕對值|B(ω1，ω2)|作為隨機過程{x1}偏離高斯分布的一個測量，用功率譜對多譜進(jìn)行規(guī)范化，稱其規(guī)范化結(jié)果為雙譜指數(shù)，即bic2x(ω1,ω2)=Bx(ω1,ω2)Px(ω1)Px(ω2)Px(ω1+ω2)]]>其中Px(ω)為功率譜。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的注意力狀態(tài)即時檢測方法，其中計算加權(quán)雙譜中心WCOB是在整個雙頻率平面上求所有點坐標(biāo)的加權(quán)平均值，得到一個平面坐標(biāo)，假定該平面坐標(biāo)點(x，y)處的雙譜是Bxy，則按下式計算雙譜中心WCOB的坐標(biāo)WCOB(f1m，f2m)為f1m=ΣxBxyΣBxy,f2m=ΣyBxyΣBxy.]]>
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于腦機交互的注意力狀態(tài)即時檢方法。其過程是首先由腦電采集電極提取原始腦電EEG信號，存放到數(shù)字信號處理器DSP；接著由DSP對采集的腦電進(jìn)行雙譜指數(shù)和加權(quán)雙譜中心的參數(shù)計算；計算機將受試者對靶刺激標(biāo)識反應(yīng)后的腦電信號進(jìn)行記錄，并送給DSP進(jìn)行疊加，得到事件相關(guān)電位ERP，并提取該電位的幅度和延遲量參數(shù)；將所述的這些參數(shù)輸入給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過反傳算法確定網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)；然后將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果與受試者對靶刺激的反應(yīng)，包括誤反應(yīng)、漏反應(yīng)和反應(yīng)延遲進(jìn)行對照，將其結(jié)果作為對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再訓(xùn)練的監(jiān)督信息，重新確定網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)，最終輸出即時識別的注意力狀態(tài)。本發(fā)明可用于對兒童和成年人注意力即時狀態(tài)的準(zhǔn)確測試。
文檔編號G06F17/00GK101049236SQ200710017810
公開日2007年10月10日 申請日期2007年5月9日 優(yōu)先權(quán)日2007年5月9日
發(fā)明者黃力宇, 王偉榮, 田捷 申請人:西安電子科技大學(xué)