本發(fā)明涉及腦機(jī)接口技術(shù)、醫(yī)療與康復(fù)器械，具體講,涉及提高腦-機(jī)接口中運(yùn)動想象能力的經(jīng)顱電刺激方法。

背景技術(shù)：

腦-機(jī)接口(BCI，Brain Computer Interface)是指在人腦和計(jì)算機(jī)或其他電子設(shè)備之間建立的直接的交流和控制通道。它主要是通過采集人的腦電信號，經(jīng)過預(yù)處理，特征提取，模式識別等環(huán)節(jié)來推斷出人的想法與目的，從而達(dá)到人腦與外部設(shè)備交流的需要。目前常用的腦-機(jī)接口范式有基于SSVEP的腦-機(jī)接口，基于P300的腦-機(jī)接口，基于MI的腦-機(jī)接口(MI-BCI)。其中，MI-BCI是基于檢測大腦運(yùn)動想象神經(jīng)活動的腦-機(jī)接口設(shè)備，通過想象肢體運(yùn)動來達(dá)到與控制的目的或?qū)崿F(xiàn)與外界環(huán)境的交流。MI-BCI由于其自發(fā)性，不依賴外界刺激，訓(xùn)練時間短等優(yōu)點(diǎn)得到了廣泛應(yīng)用。然而個體的差異性導(dǎo)致有些受試者在進(jìn)行運(yùn)動想象時，ERD，ERS現(xiàn)象不明顯，因此導(dǎo)致MI-BCI的正確率不高，執(zhí)行效率較低，影響了MI-BCI的有效使用。

近年來，經(jīng)顱電刺激得到了越來越廣泛的應(yīng)用。經(jīng)顱電刺激是一種非侵入式的顱外刺激技術(shù)，主要包括經(jīng)顱直流電刺激(tDCS，transcranial direct current stimulation)，經(jīng)顱交流電刺激(tACS，transcranial alternating current stimulation)等。經(jīng)顱電刺激儀及常見刺激范式如圖1，2所示，主要包括陽極刺激，陰極刺激和偽刺激。陽極刺激是將陽極放在靶區(qū)，陰極放在參考區(qū)，一般是對側(cè)的眶上區(qū)域，陰極刺激與之相反。它們都能夠通過刺激來調(diào)節(jié)大腦的功能活動，tDCS能夠改變神經(jīng)元的靜息電位，陽極tDCS能夠使得靜息態(tài)的神經(jīng)元發(fā)生去極化現(xiàn)象，從而激活神經(jīng)元的活性，陰極tDCS靠近神經(jīng)元能夠產(chǎn)生神經(jīng)元的超極化現(xiàn)象，使得神經(jīng)元的活性受到抑制。tACS能夠調(diào)節(jié)神經(jīng)元的振蕩頻率，使之發(fā)生與刺激頻率相同的共振現(xiàn)象，并且該頻率的腦電信號的能量以及幅值等得到增強(qiáng)。

大腦皮層的不同生理狀態(tài)能夠使腦電圖的波形發(fā)生不同的變化，當(dāng)大腦皮層的某個區(qū)域被激活時，代謝和血流就會增加，同時進(jìn)行的信息加工可以導(dǎo)致腦電波某些頻段信號幅度減低或者阻滯，即頻帶內(nèi)的能量會呈現(xiàn)出降低的趨勢，這一電生理現(xiàn)象我們稱之為事件相關(guān)去同步化，與之相反，腦電信號的某些頻段在大腦惰性或者靜息狀態(tài)下表現(xiàn)出幅值增高的活動，即頻帶能量的升高，這種電生理活動稱為事件相關(guān)同步化。運(yùn)動想象期間的ERD，ERS現(xiàn)象主要出現(xiàn)在大腦感覺運(yùn)動皮層區(qū)域的alpha、beta頻段內(nèi)(alpha頻段指頻率范圍是8～13Hz，beta頻段指頻率范圍是18～24Hz)，有研究表明，增強(qiáng)運(yùn)動想象期間的ERD，ERS現(xiàn)象能夠提高M(jìn)I-BCI的分類正確率和使用效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明旨在提出一種提高腦-機(jī)接口中運(yùn)動想象能力的神經(jīng)調(diào)制方法，能夠有效地提高M(jìn)I-BCI的控制效率，提高其正確率，可獲得客觀的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。本發(fā)明采用的技術(shù)方案是，提高腦-機(jī)接口中運(yùn)動想象能力的經(jīng)顱電刺激方法，在使用MI-BCI之前，將特定頻率的經(jīng)顱電刺激施加于人腦的初級運(yùn)動皮層，來調(diào)節(jié)運(yùn)動想象期間的ERD，ERS幅值及分布。

將特定頻率的經(jīng)顱電刺激施加于人腦的初級運(yùn)動皮層，來調(diào)節(jié)運(yùn)動想象期間的ERD，ERS幅值及分布，具體步驟是：

1)神經(jīng)調(diào)制過程的設(shè)計(jì)

神經(jīng)調(diào)制過程用的是經(jīng)顱電刺激儀，刺激類型為經(jīng)顱交流電刺激，選擇beta頻段18～24Hz內(nèi)的某一頻率進(jìn)行刺激，刺激靶區(qū)選擇運(yùn)動想象的對側(cè)初級運(yùn)動皮層M1區(qū)，參考電極置于運(yùn)動想象同側(cè)的眶上區(qū)域，電流大小選擇為100～200μA，刺激波形選擇正弦波形，刺激時間為10～20分鐘；

2)腦電信號的處理過程

2.1)腦電信號的預(yù)處理

腦電信號的預(yù)處理過程主要包括降采樣過程和濾波過程。

1.降采樣：對于一個樣值序列問題間隔幾個樣值取樣一次，這樣得到的序列就是原序列的降采樣；

2.濾波：在腦電采集過程中的大部分非生理偽跡用適當(dāng)?shù)臑V波器濾除；

2.2)腦電信號的特征提取

選擇共同空間模式CSP(Common Spatial Patterns)對腦電信號進(jìn)行特征提?。涸O(shè)單次運(yùn)動想象腦電信號為矩陣X_N*Y，其中N為導(dǎo)聯(lián)數(shù)，Y為采樣點(diǎn)數(shù)，那么腦電信號正則化的空間協(xié)方差為：

左右手運(yùn)動想象腦電信號合成的空間協(xié)方差矩陣可以表示為：

C_c＝C₁+C₂

其中C₁和C₂分別表示左手和右手運(yùn)動想象腦電數(shù)據(jù)的空間協(xié)方差矩陣，C_c又分解為：

其中U_c是C_c特征向量組成的矩陣，λ_c是相應(yīng)的特征值組成的對角矩陣，上述分解過程是把特征值按降序排列，并用白化矩陣P對C₁和C₂進(jìn)行白化，白化矩陣為：

平均協(xié)方差矩陣C₁和C₂可以變換為：

S₁＝PC₁P^T,S₂＝PC₂P^T

S₁，S₂分別表示左右手運(yùn)動想象的特征矩陣，這時S₁和S₂有共同的特征向量，當(dāng)S₁的特征值最大時所對應(yīng)的特征向量是S₂的特征值最小時對應(yīng)的特征向量，反之亦然，這樣左右手運(yùn)動想象的腦電信號的差別就最大化，因此得以區(qū)分左右手運(yùn)動想象的腦電信號；

2.3)腦電信號的分類方法

選擇線性判別分析LDA(Linear Discriminant Analysis)方法；

3)ERD/ERS的量化方法

ERD/ERS的計(jì)算公式

其中A表示實(shí)驗(yàn)期間特定頻段的功率，R表示參考期間特定頻段的功率；

當(dāng)ERD/ERS值為負(fù)時，表明該頻段能量降低，發(fā)生了事件相關(guān)去同步；當(dāng)ERD/ERS值為正時，表明該頻段能量上升，發(fā)生了事件相關(guān)同步；當(dāng)ERD/ERS值為0，說明沒有ERD，ERS現(xiàn)象發(fā)生。

濾波器有切比雪夫?yàn)V波器，巴特沃斯濾波器。

只進(jìn)行左右手運(yùn)動想象的兩分類的判別分析，采用Fisher線性判別分析。

提高腦-機(jī)接口中運(yùn)動想象能力的經(jīng)顱電刺激裝置，包括經(jīng)顱電刺激儀、腦電信號采集裝置、計(jì)算機(jī)組成，腦電信號采集裝置采集腦電信號，計(jì)算機(jī)設(shè)置有腦電信號特征提取模塊，提取腦電信號特征；其中，經(jīng)顱電刺激儀用于，在使用MI-BCI之前，將特定頻率的經(jīng)顱電刺激施加于人腦的初級運(yùn)動皮層，來調(diào)節(jié)運(yùn)動想象期間的ERD，ERS幅值及分布。

本發(fā)明的特點(diǎn)及有益效果是：

本技術(shù)解決了MI-BCI分類正確率低、執(zhí)行效率低的問題，提出了用經(jīng)顱交流電刺激來調(diào)節(jié)運(yùn)動想象能力的方法，能夠使運(yùn)動想象期間的ERD的頻段更寬，幅值更大，能夠簡單便捷地提高單一運(yùn)動想象過程的分類正確率，有效地提高M(jìn)I-BCI的執(zhí)行效率，為MI-BCI的使用提供了有益的技術(shù)支持，給實(shí)際應(yīng)用帶來便捷，并且可以應(yīng)用于多種工作場景。

附圖說明：

圖1經(jīng)顱電刺激儀。

圖2經(jīng)顱電刺激的常用刺激范式。

圖3提高腦機(jī)接口中運(yùn)動想象能力的流程示意圖。

具體實(shí)施方式

提出了一種能夠提高腦機(jī)接口中運(yùn)動想象能力的經(jīng)顱電刺激方法。運(yùn)動想象是指受試者僅想象肢體運(yùn)動而沒有實(shí)際運(yùn)動的認(rèn)知行為。運(yùn)動想象腦-機(jī)接口(MI-BCI)是基于檢測大腦運(yùn)動想象神經(jīng)活動的腦-機(jī)接口設(shè)備。對運(yùn)動想象期間的腦電信號進(jìn)行時頻分析，可以發(fā)現(xiàn)在8～12Hz頻段，運(yùn)動想象的對側(cè)腦區(qū)出現(xiàn)能量下降，同側(cè)腦區(qū)出現(xiàn)能量上升的現(xiàn)象，分別稱為事件相關(guān)去同步(ERD，Event-Relevant Desynchronization)和事件相關(guān)同步(ERS，Event-Relevant Synchronization)。經(jīng)顱電刺激(tES，Transcranial Electric Stimulation)是一種非侵入式的顱外腦刺激技術(shù)，它通過微弱的電流作用于人的大腦來實(shí)現(xiàn)影響和改善腦功能的目的。

本發(fā)明的技術(shù)流程是，在使用MI-BCI之前，對受試者進(jìn)行一定頻率的經(jīng)顱電刺激，記錄受試者使用MI-BCI的分類正確率，使用MI-BCI過程中的腦電，對腦電信號進(jìn)行時頻分析，分析ERD，ERS的幅值與分布。

圖3為本發(fā)明的流程示意圖，該過程包括經(jīng)顱電刺激調(diào)節(jié)過程，腦電信號采集，腦電信號處理等。腦電信號采集使用的是Neuroscan公司生產(chǎn)的腦電采集系統(tǒng)，采集多通道的腦電數(shù)據(jù)。受試者安靜地坐于距離顯示器屏幕約80厘米的靠椅上，注視計(jì)算機(jī)屏幕上的輸出，執(zhí)行不同的運(yùn)動想象任務(wù)，在此過程中，受試者的腦電會產(chǎn)生相應(yīng)的變化，采集到的腦電信號經(jīng)過預(yù)處理之后，采用共同空間模式對腦電信號進(jìn)行特征提取，從而將這些特征應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)任務(wù)的分類識別。

本發(fā)明的要點(diǎn)在于利用經(jīng)顱電刺激對神經(jīng)興奮性的調(diào)制過程。

1神經(jīng)調(diào)制過程的設(shè)計(jì)

神經(jīng)調(diào)制過程用的是NeurConn公司生的DC-STIMULATOR(PLUS version)經(jīng)顱電刺激儀(見圖1)。刺激類型為經(jīng)顱交流電刺激，選擇beta頻段(18～24Hz)內(nèi)的某一頻率進(jìn)行刺激，刺激靶區(qū)選擇運(yùn)動想象的對側(cè)初級運(yùn)動皮層(M1區(qū))，參考電極置于運(yùn)動想象同側(cè)的眶上區(qū)域，電流大小選擇為100～200μA，刺激波形選擇正弦波形，刺激時間為10～20分鐘。

2腦電信號的處理過程

2.1腦電信號的預(yù)處理

腦電信號的預(yù)處理過程主要包括降采樣過程和濾波過程。

3.降采樣：對于一個樣值序列問題間隔幾個樣值取樣一次，這樣得到的序列就是原序列的降采樣序列，降采樣的目的是減少采樣點(diǎn)個數(shù)，降低計(jì)算成本。對于腦電信號，一般降采樣到200Hz。

4.濾波：在腦電采集過程中的大部分非生理偽跡可以用適當(dāng)?shù)膸V波器濾除。一般選擇的帶通濾波器有切比雪夫?yàn)V波器，巴特沃斯濾波器等。

2.2腦電信號的特征提取

我們選擇共同空間模式(Common Spatial Patterns，CSP)對腦電信號進(jìn)行特征提取。共同空間模式的基本思想是通過一個投影矩陣，將一組多通道采集的腦電信號投影到一個新空間，在這個新空間中，每一個維度的數(shù)據(jù)都是原始信號在各自通道數(shù)據(jù)的加權(quán)。通過使運(yùn)動想象左右手的信號矩陣的方差最大化，從而區(qū)分這兩類信號。這個過程的實(shí)現(xiàn)是靠這兩類信號的協(xié)方差矩陣對角化。

設(shè)單次運(yùn)動想象腦電信號為矩陣X_N*Y，其中N為導(dǎo)聯(lián)數(shù)，Y為采樣點(diǎn)數(shù)，那么腦電信號正則化的空間協(xié)方差為：

左右手運(yùn)動想象腦電信號合成的空間協(xié)方差矩陣可以表示為：

C_c＝C₁+C₂

其中C₁和C₂分別表示左手和右手運(yùn)動想象腦電數(shù)據(jù)的空間協(xié)方差矩陣，C_c又可以分解為：

其中U_c是C_c特征向量組成的矩陣，λ_c是相應(yīng)的特征值組成的對角矩陣。上述分解過程是把特征值按降序排列，并用白化矩陣P對C₁和C₂進(jìn)行白化，白化矩陣為：

平均協(xié)方差矩陣C₁和C₂可以變換為：

S₁＝PC₁P^T,S₂＝PC₂P^T

S₁，S₂分別表示左右手運(yùn)動想象的特征矩陣，這時S₁和S₂有共同的特征向量，當(dāng)S₁的特征值最大時所對應(yīng)的特征向量是S₂的特征值最小時對應(yīng)的特征向量，反之亦然，這樣左右手運(yùn)動想象的腦電信號的差別就最大化，因此得以區(qū)分左右手運(yùn)動想象的腦電信號。

2.3腦電信號的分類方法

一般選擇線性判別分析(Linear Discriminant Analysis，LDA)方法，線性判別分析是在已知的分類下遇到新樣本時，選定一個判別標(biāo)準(zhǔn)來判別將新樣本放置于哪一類中，實(shí)質(zhì)是采用降低維數(shù)的方法，在低維度的空間尋找可分類的區(qū)域，進(jìn)而能夠?qū)崿F(xiàn)不同類別的數(shù)據(jù)的分類識別。降低維度是線性判別分析的一個關(guān)鍵，這就需要找到一個映射函數(shù)能夠?qū)⒏呔S空間中數(shù)據(jù)的分類特征映射到一個低維空間，并且在這個低維空間中，實(shí)現(xiàn)左右手運(yùn)動想象兩分類的樣本識別。

LDA具有分類速度快、穩(wěn)定好和適合在線分類等優(yōu)點(diǎn)，是一種將多維空間投影到一維空間的數(shù)學(xué)變換方法，通過最大化Fisher準(zhǔn)則，即類間離散度和類內(nèi)離散度的比值，找到最優(yōu)的投影方向。當(dāng)高維腦電信號向這個最優(yōu)方向投影時，樣本的類間離散度S_b和類內(nèi)離散度S_w的比值最大。假設(shè)共有c個類別，表示第i類中的第j個樣本，樣本的類內(nèi)離散度矩陣S_w表示為：

其中x⁽ⁱ⁾表示第i類樣本的均值；N_i表示第i類的樣本數(shù)；N表示樣本總數(shù)，即

類間離散度矩陣S_b可以表示為：

其中，c表示類別數(shù)，x⁽ⁱ⁾表示第i類樣本的均值，表示所有樣本的均值，在這里類別數(shù)c為2，即進(jìn)行二分類識別。

Fisher線性判別的準(zhǔn)則函數(shù)定義為：

如果類間離散度越大，類內(nèi)離散度越小，則類別的可分離性越好，即可以進(jìn)行分類。使函數(shù)J(W)達(dá)到最大值的向量W^*，即為最佳向量。求解出最佳向量后，即可計(jì)算閾值，確定線性判別函數(shù)f(X)，然后輸入高維運(yùn)動想象腦電信號即可進(jìn)行分類。

3 ERD/ERS的量化方法

ERD/ERS的計(jì)算公式為：

其中A表示實(shí)驗(yàn)期間特定頻段的功率，R表示參考期間(基線)特定頻段的功率。

當(dāng)ERD/ERS值為負(fù)時，表明該頻段能量降低，發(fā)生了事件相關(guān)去同步；當(dāng)ERD/ERS值為正時，表明該頻段能量上升，發(fā)生了事件相關(guān)同步；當(dāng)ERD/ERS值為0，說明沒有ERD，ERS現(xiàn)象發(fā)生。

本發(fā)明提出了一種能夠提高腦機(jī)接口中運(yùn)動想象能力的經(jīng)顱電刺激方法，通過將經(jīng)顱電刺激作用于受試者，能夠有效提高M(jìn)I-BCI的分類正確率和執(zhí)行效率。該發(fā)明可以用于殘疾人康復(fù)、電子娛樂、工業(yè)控制等領(lǐng)域，有望獲得可觀的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。