本發(fā)明屬于認知神經(jīng)科學、信息技術(shù)領(lǐng)域和自動控制領(lǐng)域的綜合運用，涉及運用了人類大腦和計算機之間交互的腦機接口bci技術(shù)，實時測試用戶的注意力水平并進行提升訓練。
背景技術(shù)：
腦電信號(electroencephalograph，eeg)伴隨我們生命的始終，是腦細胞群的自發(fā)性、節(jié)律性電活動在大腦皮層和頭皮的總體反應，可以通過放置在頭皮上的電極檢測得到。eeg按照不同的頻率可分為δ、θ、α、β四種節(jié)律波。很多國外的學者專家經(jīng)過大量實驗分析發(fā)現(xiàn)，人體腦電波中的α波段是在安靜、覺醒狀態(tài)下的主要活動頻率。注意力缺陷多動癥兒童表現(xiàn)出θ腦電活動以及θ/β功率比值增加，α和β活動降低。因此，通常認為θ慢波活動增加、θ/β功率比增加，α和β活動減弱是注意力下降的主要特征，但其它波段往往也存在一些影響。
bci:腦機接口技術(shù)(braincomputerinterface，bci)就是通過采集大腦皮層神經(jīng)系統(tǒng)活動產(chǎn)生的腦電信號，經(jīng)過放大、濾波等方法，將其轉(zhuǎn)化為可以被計算機識別的信號，從中辨別人的真實意圖。
eeglab:這是一種基于matlab的工具箱。它主要用于處理連續(xù)記錄的腦電信號(eeg)、腦磁信號(meg)和其它電生理數(shù)據(jù)。它運用的方法主要有獨立分量分析(ica)、時間-頻率分析、繪制erp圖、排除偽跡和幾種有用的可視化模式(對于求平均和單次提取數(shù)據(jù))等。
現(xiàn)有的腦機接口專利技術(shù)很少有運用到人腦注意力測試上，目前已有的專利技術(shù)只涉及注意力的訓練(如申請?zhí)枮閏n201020206845的專利)、駕駛環(huán)境下注意力的評估(如申請?zhí)枮閏n201410381256的發(fā)明)，針對人腦注意力的實時測試和訓練系統(tǒng)尚未有相關(guān)專利予以披露。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明解決的技術(shù)問題是提供一種實現(xiàn)注意力實時測試和訓練，且具有較高速度和精度的腦機接口系統(tǒng)。本發(fā)明綜合多特征方法分析人腦的注意力，通過電腦或手機等終端實時反饋注意力水平，并根據(jù)反饋結(jié)果進行注意力訓練。該系統(tǒng)準確性高，且具有一定的趣味性。
為此,本發(fā)明提出的解決方案為一種基于eeg的實時人腦注意力測試和訓練系統(tǒng)，系統(tǒng)包含注意力實驗、信號采集、數(shù)據(jù)分析、實時傳輸以及測試反饋五個部分，注意力實驗部分分為系統(tǒng)內(nèi)部和外部實驗，信號采集部分利用腦電采集設(shè)備收集使用者的eeg數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析部分利用數(shù)據(jù)分析程序?qū)λ杉男盘栠M行去噪、濾波以及相關(guān)節(jié)律波的分析；實時傳輸部分將分析得到的量化數(shù)值保存以備隨時提取，并通過相應的接口傳輸，測試反饋部分利用相應的程序讀取實時傳輸部分的數(shù)據(jù)，通過一個可視化界面實現(xiàn)反饋。
進一步，上述系統(tǒng)外部實驗為任意可區(qū)分注意力集中程度的實驗，用戶可自行決定，起到分析與檢測的作用。
上述系統(tǒng)內(nèi)部的注意力實驗形式多樣，用于提高用戶的興趣，系統(tǒng)內(nèi)部的注意力實驗可實時反饋，每一時刻的狀態(tài)都受到注意力水平的影響，并且能夠清楚地反映給用戶，從而使用戶進行心理暗示，達到提高注意力的效果。
作為優(yōu)選，在信號采集部分中，腦電信號采集頻率可取800～1200hz，選取的導聯(lián)是fp1、fp2、f7、f3、fz、f4和f8，通過編程實現(xiàn)腦電信號采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理程序之間實時腦電數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕涌凇?/p>
在實時傳輸部分分為兩塊，第一塊是將采集的數(shù)據(jù)實時傳輸至數(shù)據(jù)分析部分，另一塊是將分析的結(jié)果傳輸至測試反饋以及注意力實驗部分。
作為優(yōu)選，上述將采集的數(shù)據(jù)實時傳輸至數(shù)據(jù)分析部分是通過bci2000軟件實現(xiàn)。
將分析的結(jié)果傳輸至測試反饋以及注意力實驗部分是通過系統(tǒng)內(nèi)部相應的讀取程序讀取所需數(shù)據(jù)，傳輸?shù)念l率由采集信號的頻率來確定。
上述的數(shù)據(jù)分析部分對采集的腦電數(shù)據(jù)進行處理，判斷注意力的集中程度依次進行的處理為ica去噪去偽跡、濾波、腦電信號注意力相關(guān)特征提取，ica主要完成對心電、眼電以及隨機噪聲等的去除，濾波器主要實現(xiàn)的是去除低頻、高頻以及50hz工頻干擾噪聲，并且分離出各個頻段的節(jié)律波，為特征提取做準備，特征提取運用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多參數(shù)分析方法。
將所述注意力實驗的數(shù)據(jù)傳輸至測試反饋部分，并通過可視化界面實時反饋給用戶。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：
1，本發(fā)明能夠有效地幫助注意力存在缺陷的人群提高注意力水平。以往的針對注意力缺陷人群采取的藥物療法副作用極大，而本發(fā)明將腦電信號與注意力水平有效結(jié)合起來，以多樣化實驗的形式相呈現(xiàn)，提高了治療的趣味性，進而提高治療可持續(xù)的時間即注意力集中的時間。
2，本發(fā)明通過實時反饋，用戶可以實時知曉自己的注意力水平，從而對自己進行心理暗示去提高注意力。
3，本發(fā)明對未來實現(xiàn)低成本、高效率的注意力缺陷治療起到一定的推動作用，也預示著腦機接口在生活、醫(yī)療方面的巨大潛力。
附圖說明
圖1為本發(fā)明的流程圖。
圖2為注意力實驗部分以及測試反饋部分圖示。
圖3為原始數(shù)據(jù)讀取結(jié)果。
圖4為ica處理后結(jié)果。
圖5為濾波處理結(jié)果。
具體實施方式
下面結(jié)合附圖和具體實例對本發(fā)明進行詳細描述。
本發(fā)明的基本原理是當用戶進行注意力實驗時，集中程度可以通過此時eeg中的節(jié)律波體現(xiàn)，注意力集中時，θ腦電活動以及θ/β功率比值減小，α和β活動增強，因此運用多參數(shù)總體衡量腦電水平，給每一個參數(shù)分配相應的權(quán)重，最后量化注意力水平，并進行反饋。具體的分析過程在后面的數(shù)據(jù)分析部分會進行詳述。
本發(fā)明提出的基于eeg的實時人腦注意力測試和訓練系統(tǒng)包括以下幾個部分：注意力實驗部分、腦電采集部分、數(shù)據(jù)分析部分、實時傳輸以及測試反饋部分。注意力實驗分為系統(tǒng)內(nèi)部和系統(tǒng)外部實驗，系統(tǒng)外部實驗為任意可區(qū)分注意力集中程度的實驗，用戶可自行決定，起到分析與檢測的作用，而系統(tǒng)內(nèi)部的注意力實驗可實時反饋，有助于提高用戶的注意力水平。信號采集部分利用腦電采集設(shè)備收集使用者的eeg數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)實時傳輸給數(shù)據(jù)分析程序。數(shù)據(jù)分析部分利用數(shù)據(jù)分析程序?qū)λ杉男盘栠M行去噪、濾波以及相關(guān)節(jié)律波的分析，從而反映出用戶的注意力程度。實時傳輸部分將分析得到的量化數(shù)值保存以備隨時提取，并通過相應的接口傳輸。測試反饋部分用相應的程序讀取實時傳輸部分的數(shù)據(jù)，并且做出相應的反應。
系統(tǒng)內(nèi)部的注意力實驗形式多樣，用于提高用戶的興趣。有：花朵開放、樹葉生長、沉潛等。共同點是游戲的每一時刻的狀態(tài)都受到注意力水平的影響，并且能夠清楚地反饋給用戶，從而使用戶進行心理暗示，達到提高注意力的效果。
在信號采集部分，運用scan4.5采集軟件，腦電信號采集頻率可取800～1200hz，選取的電極是fp1、fp2、f7、f3、fz、f4和f8，編程實現(xiàn)腦電信號采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理程序之間實時腦電數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕涌凇?/p>
數(shù)據(jù)分析部分對采集的腦電數(shù)據(jù)進行處理，判斷注意力的集中程度。依次進行的處理為ica去噪去偽跡、濾波、腦電信號注意力相關(guān)特征提取。ica主要完成對心電、眼電以及隨機噪聲等的去除，濾波器主要實現(xiàn)的是去除低頻、高頻以及50hz工頻干擾噪聲，并且分離出各個頻段的節(jié)律波，為特征提取做準備。
實時傳輸部分分為兩塊，第一塊是將采集的數(shù)據(jù)實時傳輸至分析部分，另一塊是將分析的結(jié)果傳輸至測試反饋以及注意力實驗部分。前者通過bci2000軟件進行傳輸，后者通過系統(tǒng)內(nèi)部相應的讀取程序讀取所需數(shù)據(jù)。傳輸?shù)念l率由采集信號的頻率來確定。
測試反饋部分與系統(tǒng)內(nèi)部的注意力實驗相聯(lián)系，注意力測試結(jié)果的反饋通過一個可視化界面實現(xiàn)，主要是將數(shù)據(jù)直觀化反饋，可視化采用的是圖形的形式反饋。
下面提供一個具體實例，以對本發(fā)明的實施做出詳細的說明。
本實例中，腦電信號采集設(shè)備采用neuroscan設(shè)備，scan4.5軟件將采集的腦電信號數(shù)據(jù)經(jīng)bci2000平臺將腦電數(shù)據(jù)實時地傳輸給matlab軟件完成數(shù)據(jù)處理。
參考圖1，整個系統(tǒng)包括注意力實驗、腦電采集、數(shù)據(jù)分析、實時傳輸以及測試反饋五個部分
注意力實驗部分以及測試反饋部分如圖2所示。注意力實驗分為系統(tǒng)內(nèi)部和系統(tǒng)外部實驗，系統(tǒng)外部實驗為任意可區(qū)分注意力集中程度的實驗，用戶可自行決定，如果選擇系統(tǒng)外部實驗，則系統(tǒng)直接打開至可視化反饋部分，實時定量地反饋注意力集中程度。如果選擇系統(tǒng)內(nèi)部的注意力實驗，則出現(xiàn)有：花朵開放、樹葉生長、沉潛等游戲程序。游戲的每一時刻的狀態(tài)都受到注意力水平的影響，同時出現(xiàn)可視化反饋部分。這里選取花朵開放實驗作為實例演示。
使用neuroscan設(shè)備實時采集使用者腦電數(shù)據(jù)，腦電信號采集頻率可取1000hz，其中，由于注意力特征電位主要產(chǎn)生在大腦的額區(qū)，所以，根據(jù)“10-20國際標準導聯(lián)”，選取電極帽上位置標號為fp1、fp2、f7、f3、fz、f4和f8的七個導聯(lián)，參考電極和地極選取neuroscan配備的電極帽上的默認位置。各個通道的腦電采集結(jié)果如圖3所示。
數(shù)據(jù)分析部分主要通過matlab實現(xiàn)，在接收到腦電信號數(shù)據(jù)之后，matlab每隔5秒處理一次前5秒采集的腦電信號數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)保存至文本文件中，以供傳輸部分實時提取。
對采集的腦電數(shù)據(jù)依次進行的處理為ica去噪去偽跡、濾波、腦電信號注意力特征提取。每次分析采集時長為5秒的腦電數(shù)據(jù)。
(1)ica去噪去偽跡
腦電信號是一種隨機性很強的電生理信號，各種不同的情緒和心態(tài)都會影響它的變化。因此，腦電信號具有很高的時變敏感性，極易被無關(guān)噪聲污染，從而形成各種腦電偽跡，其中影響最大的是心電以及眼電偽跡。ica主要完成對心電、眼電以及隨機噪聲等的去除，好處是經(jīng)ica處理得到的各個分量不僅去除了相關(guān)性，而且還是相互統(tǒng)計獨立的，理論知識為：
第一步：假設(shè)n維觀測信號是y(t)，y(t)＝[y1(t),y2(t)......yn(t)]t，包括采集得到的各種偽跡以及噪聲分量，s(t)是產(chǎn)生觀測信號的m個相互統(tǒng)計獨立的源信號，s(t)＝[s1(t),s2(t)......sm(t)]t。
第二步：觀測信號是由源信號經(jīng)過系統(tǒng)線性混合之后產(chǎn)生的，即y(t)＝bs(t)，b為系統(tǒng)矩陣。
第三步：在混合系統(tǒng)矩陣b以及源信號s(t)未知的情況下，僅利用觀測信號y(t)和源信號統(tǒng)計獨立的假設(shè)，找到一個線性變換分離矩陣d，使得l(t)＝dy(t)＝dbs(t)盡可能的等于源信號s(t)。此時可以用最終得到的l(t)信號近似代替原始s(t)信號，且將各個分量都等效代替并分離了出來。
在實例中，認為各種位差與eeg信號分別由相互獨立的源產(chǎn)生，且是瞬時線性混合的，分析結(jié)果如圖4所示。其中橫坐標表示時間，縱坐標表示eeg幅值。(2)濾波
濾波器主要實現(xiàn)的是去除低頻、高頻以及50hz工頻干擾噪聲，并且分離出各個頻段的節(jié)律波，為特征提取做準備。
低頻干擾主要為基線漂移，由測量時電極和人體接觸不良、放大器溫漂或呼吸引起，高頻干擾主要是采集中存在的射頻干擾和肌電干擾?？梢杂冒吞匚炙篂V波器進行帶通濾波，在matlab中，可以直接調(diào)用butter函數(shù)與filtfilt函數(shù)。
50hz工頻干擾的去除方法是使用數(shù)字陷波器濾，在matlab中運用的是自行設(shè)計的巴特沃斯型50hz陷波器函數(shù)function[num,den]＝zb_50_filter(f0,b1,n),其中f0,b1,n分別為陷波器中心頻率，單邊帶寬以及濾波器階數(shù)，此函數(shù)通過fdatool工具箱的驗證。
分離各種節(jié)律波用到的是fir數(shù)字濾波器，其中δ波頻率在1～4hz，θ波頻率在4～7hz，α波頻率在8～13hz，β波頻率在13～20hz。分離結(jié)果如圖5所示。
(3)特征提取
為了準確評估注意力水平，本發(fā)明采取多特征參數(shù)作為標準，具體如下：
w1:δ波能量占腦電信號總能量的百分比；
w2:θ波能量占腦電信號總能量的百分比；
wα:α波能量占腦電信號總能量的百分比；
rel:θ波能量與β波能量的比值；
pβ:β能量的絕對值；
fmax:β波中最大能量的頻率點。
采用三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行非線性擬合，輸入層的神經(jīng)元個數(shù)為n＝6，輸出層的神經(jīng)元個數(shù)為k＝2，隱層神經(jīng)元個數(shù)m根據(jù)經(jīng)驗公式：
實時傳輸部分分為兩塊，第一塊是通過bci2000軟件進行傳輸，將采集的數(shù)據(jù)實時傳輸至分析部分，另一塊是通過系統(tǒng)內(nèi)部相應的讀取程序讀取所需數(shù)據(jù)至可視化反饋以及注意力實驗部分。傳輸?shù)念l率由采集信號的頻率來確定，在本實例中應為1000hz。
測試反饋部分與系統(tǒng)內(nèi)部的注意力實驗相聯(lián)系，注意力測試結(jié)果的反饋通過一個可視化界面實現(xiàn)，主要是將數(shù)據(jù)直觀化反饋，可視化采用的是圖形的形式反饋，具體的表現(xiàn)在注意力實驗部分已進行說明。
這里要說明的是，為了使實施的例子更加詳盡，上面的實施例為優(yōu)選實施例，對于一些公知技術(shù)本領(lǐng)域技術(shù)人員也可以采用其它代替方式實施；而且附圖部分僅是為了更具體的描述實施例，并不旨在對本發(fā)明進行具體的限定。
本發(fā)明不局限于上述實施例所述的具體技術(shù)方案，凡采用等同替換形成的技術(shù)方案均為本發(fā)明要求的保護。