一种基于EEG的实时人脑注意力测试和训练系统
专利汇可以提供一种基于EEG的实时人脑注意力测试和训练系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于EEG的实时人脑注意 力 测试和训练系统，系统包含注意力实验、 信号 采集、数据分析、实时传输以及测试反馈五个部分，注意力实验部分分为系统内部和外部实验，信号采集部分利用脑电采集设备收集使用者的EEG数据；数据分析部分利用数据分析程序对所采集的信号进行去噪、滤波以及相关节律波的分析；实时传输部分将分析得到的量化数值保存以备随时提取，并通过相应的 接口 传输，测试反馈部分利用相应的程序读取实时传输部分的数据，通过一个 可视化 界面实现反馈。本发明将脑 电信号 与注意力 水 平有效结合起来，以多样化实验的形式相呈现，提高了 治疗 的趣味性和治疗可持续的时间，能够有效地帮助注意力存在 缺陷 的人群提高注意力水平。，下面是一种基于EEG的实时人脑注意力测试和训练系统专利的具体信息内容。
1.一种基于EEG的实时人脑注意力测试和训练系统，其特征在于包含注意力实验、信号采集、数据分析、实时传输以及测试反馈五个部分，注意力实验部分分为系统内部和外部实验，信号采集部分利用脑电采集设备收集使用者的EEG数据；数据分析部分利用数据分析程序对所采集的信号进行去噪、滤波以及相关节律波的分析；实时传输部分将分析得到的量化数值保存以备随时提取，并通过相应的接口传输，测试反馈部分利用相应的程序读取实时传输部分的数据，通过一个可视化界面实现反馈，所述系统外部实验为任意可区分注意力集中程度的实验，用户可自行决定，起到分析与检测的作用，所述系统内部的注意力实验形式多样，用于提高用户的兴趣，系统内部的注意力实验可实时反馈，每一时刻的状态都受到注意力水平的影响，并且能够清楚地反映给用户，从而使用户进行心理暗示，达到提高注意力的效果，在信号采集部分中，脑电信号采集频率可取800～1200Hz，选取的导联是Fp1、Fp2、F7、F3、Fz、F4和F8，通过编程实现脑电信号采集设备和数据处理程序之间实时脑电数据传输的接口，在实时传输部分分为两块，第一块是将采集的数据实时传输至数据分析部分，另一块是将分析的结果传输至测试反馈以及注意力实验部分，所述将采集的数据实时传输至数据分析部分是通过BCI2000软件实现，所述将分析的结果传输至测试反馈以及注意力实验部分是通过系统内部相应的读取程序读取所需数据，传输的频率由采集信号的频率来确定，所述的数据分析部分对采集的脑电数据进行处理，判断注意力的集中程度依次进行的处理为ICA去噪去伪迹、滤波、脑电信号注意力相关特征提取，ICA完成对心电、眼电以及随机噪声等的去除，滤波器实现的是去除低频、高频以及50Hz工频干扰噪声，并且分离出各个频段的节律波，为特征提取做准备，特征提取运用BP神经网络多参数分析方法，将所述注意力实验的数据传输至测试反馈部分，并通过可视化界面实时反馈给用户；
对采集的脑电数据依次进行的处理为ICA去噪去伪迹、滤波、脑电信号注意力特征提取，每次分析采集时长为5秒的脑电数据：
(1)ICA去噪去伪迹；
脑电信号是一种随机性很强的电生理信号，各种不同的情绪和心态都会影响它的变化，脑电信号具有很高的时变敏感性，极易被无关噪声污染，从而形成各种脑电伪迹，其中影响最大的是心电以及眼电伪迹，ICA完成对心电、眼电以及随机噪声等的去除，好处是经ICA处理得到的各个分量不仅去除了相关性，而且还是相互统计独立的，理论知识为：
第一步：假设N维观测信号是Y(t)，Y(t)＝[y1(t),y2(t)......yN(t)]T，包括采集得到的各种伪迹以及噪声分量，S(t)是产生观测信号的M个相互统计独立的源信号，S(t)＝[s1(t),s2(t)......sM(t)]T；
第二步：观测信号是由源信号经过系统线性混合之后产生的，即Y(t)＝BS(t)，B为系统矩阵；
第三步：在混合系统矩阵B以及源信号S(t)未知的情况下，仅利用观测信号Y(t)和源信号统计独立的假设，找到一个线性变换分离矩阵D，使得L(t)＝DY(t)＝DBS(t)尽可能的等于源信号S(t)，此时可以用最终得到的L(t)信号近似代替原始S(t)信号，且将各个分量都等效代替并分离了出来；
(2)滤波；
滤波器实现的是去除低频、高频以及50Hz工频干扰噪声，并且分离出各个频段的节律波，为特征提取做准备；
低频干扰为基线漂移，由测量时电极和人体接触不良、放大器温漂或呼吸引起，高频干扰是采集中存在的射频干扰和肌电干扰，用巴特沃斯滤波器进行带通滤波，在MATLAB中，直接调用butter函数与filtfilt函数；
50Hz工频干扰的去除方法是使用数字陷波器滤，在matlab中运用的是自行设计的巴特沃斯型50Hz陷波器函数function[Num,Den]＝ZB_50_filter(f0,B1,N),其中f0,B1,N分别为陷波器中心频率，单边带宽以及滤波器阶数，此函数通过fdatool工具箱的验证；
分离各种节律波用到的是FIR数字滤波器，其中δ波频率在1～4Hz，θ波频率在4～7Hz，α波频率在8～13Hz，β波频率在13～20Hz；
(3)特征提取；
为了准确评估注意力水平，采取多特征参数作为标准，具体如下：
W1:δ波能量占脑电信号总能量的百分比；
W2:θ波能量占脑电信号总能量的百分比；
Wα:α波能量占脑电信号总能量的百分比；
Rel:θ波能量与β波能量的比值；
Pβ:β能量的绝对值；
fmax:β波中最大能量的频率点；
采用三层BP神经网络进行非线性拟合，输入层的神经元个数为N＝6，输出层的神经元个数为K＝2，隐层神经元个数M根据经验公式：
取M＝5，P≈32，激励函数为非线性单调上升的Sigmoid函
数，设定学习的样本前期采集的注意力集中时的脑电数据，通过样本学习来决定各个参量所占的权重(0～1之间)，初始权值设置为0.1～0.3之间，得出近似的注意力集中时计算公式，并计算出注意力集中时的数值范围，之后经过多种传统注意力测试方法的测试，确定不同注意力状况的数值，之后将实时采集分析得到的数据与以上数据相比较，便可体现注意力水平；
实时传输部分分为两块，第一块是通过BCI2000软件进行传输，将采集的数据实时传输至分析部分，另一块是通过系统内部相应的读取程序读取所需数据至可视化反馈以及注意力实验部分，传输的频率由采集信号的频率来确定，在本实例中应为1000Hz；
测试反馈部分与系统内部的注意力实验相联系，注意力测试结果的反馈通过一个可视化界面实现，是将数据直观化反馈，可视化采用的是图形的形式反馈。
一种基于EEG的实时人脑注意力测试和训练系统
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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