一种基于脑-机接口系统辅助评估视觉定位的方法
专利汇可以提供一种基于脑-机接口系统辅助评估视觉定位的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于脑‑机 接口 系统辅助评估视觉 定位 的方法，包括步骤：1)刺激 选定 ，编排与实验范式的设计；2) 信号 采集；3) 数据处理 ；4)统计检验评估标准。本发明方法结合CRS‑R的行为量表评估形式，构建视觉新异(oddball)范式的BCI系统引导被试对移动的目标刺激产生凝视并根据脑电响应对其视觉定位一项进行评分，并确保评分的准确性与客观性。，下面是一种基于脑-机接口系统辅助评估视觉定位的方法专利的具体信息内容。
1.一种基于脑-机接口系统辅助评估视觉定位的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)刺激选定，编排与实验范式的设计
模拟行为量表中视觉定位项目的评估过程，设计脑-机接口程序，其用户交互界面为：
采用色彩明亮的球体图片作为视觉刺激，随机选取上、下、左、右四个位置中的一个作为新的目标位置，同时，引导视觉定位行为的图片，即色彩明亮的球体出现在界面正中，此图片在实验开始后移动从而引导被试者从初始位置再次注视到新的目标位置；当移动的图片与目标位置图片重合时，四个位置的图片开始按照随机顺序闪烁；与行为量表评估一样，被试者被要求注视新的目标位置：上、下、左、右四个方向上随机选定的一个至少两秒以上；脑-机接口系统通过检测到的事件相关电位，实时输出被试者当前注视的刺激图片位置；
2)信号采集
采用SynAmps2放大器和32通道的EEG电极帽来记录头皮脑电信号，所有通道的脑电信号均以右耳突为参照，其中“HEOGR”“HEOGL”与“VEOGR”“VEOGL”两对通道用来记录眼球运动，以去除脑电信号中的伪迹；脑电采集过程中，所有电极的阻抗值皆为5KΩ以下，脑电信号以250Hz-1000Hz的频率采样，并在0.1至30Hz的范围内进行带通滤波；
采用Microsoft Visual C++软件编写程序呈现视觉定位刺激任务，屏幕首先出现一个焦点提示被试者集中注意力，随后出现十字标记表示进入实验准备状态，实验开始后，界面中间的引导刺激键向目标方向匀速移动，其余四个键保持静止，移动过程耗时2.5-4秒，且时间/速度均能够任意调节；当移动的刺激键到达目标位置并完全覆盖目标键时，四个不同位置的刺激键开始随机闪烁，闪烁是刺激键从前景图片变为背景图片，背景图片持续呈现
100-500毫秒；四个键均闪烁一次完成一轮刺激；每个trial包含n轮刺激，n＝1，2，3….，当n轮刺激完成后，脑-机接口系统根据实验开始所选定的模式输出或者不输出反馈结果；如果是训练模式，脑-机接口系统记录的数据用作训练分类器，不输出实时结果；如果是在线模式，脑-机接口系统将分析采集到的每个trial的EEG数据，并输出被试者重新注视到的刺激键；如果目标刺激键诱发的事件相关电位被检测到，则认为被试者正确跟随并对新的目标点保持注视，在用户交互界面中显示“√”作为实时反馈；如果输出结果不是目标键，则不显示任何反馈；
3)数据处理
在线实验中，每个trial的n轮刺激任务呈现完毕后，数据被实时送入计算机中，脑-机接口系统的检测算法通过P300解码矩阵对数据进行预处理、特征提取及分类，并根据输出结果呈现正性/负性反馈，P300解码算法首先假设在P300范式中包含一个目标和K-1个非目标，总共有K个刺激发生，用X＝(X(1),...,X(K))来表示每个刺激后所记录的EEG信号段，其中表示C通道与T时间点上的EEG数据，根据预定顺序将刺激后响应的EEG数据分类，刺激是随机地呈现给被试者的，令a∈(1,...,K)为被试者注意的真目标，则从K类选项中解码出目标的分类问题转化为如下公式：
式中，θ＝(W，b)；W∈RC×T是参数矩阵，b∈R是偏移量； 是两
个矩阵W和 的内积；θ＝(W，b)是对所有输入 共用，即pθ(a|X))看作是每个刺激后P300出现的概率；为了预测,假定检测模型 在给定X和相应的a时，将最大化后验概率p(a|X)如下公式所示：
这也就是说线性模型 输出最大时，得到的X就是目标；在具体实验中，首先对每个通道的EEG信号进行下采样率为r的降维处理，r＝1，2，3…，然后将30个通道的所有降维数据连接成一个向量；如果下采样率是r，T为初始采样率获得的时间点，由初始采样率获得的时间点降为Td＝T/r，EEG的数据段变为 代表C通道与Td时间点上的EEG数据；系数矩阵W按照以上提到的同样的方法被重新构建为向量w，因此，线性检测模型变为：
此模型能够直接应用于各线性分类器进行在线输出；wT是降维后的参数矩阵的转置矩阵； 是降维后的输入信号；b是偏移量；假定检测模型 在给定x和相应的a时，则最大化后验概率如公式(5)所示
4)统计检验评估标准
准确率是由在线检测到的正确响应的任务的次数除以全部任务的次数而得来，为了衡量准确率是否显著，通过统计命中与不命中的观察次数和理论次数，并根据公式(6)进行卡方检测：
其中，foi和fei分别是第i个分类的观察次数和理论次数，i＝1,2,...,k；在这里，观察项目分为命中和不命中两类，fo1和fo2分别是命中和不命中的观察次数，fe1和fe2分别是命中和不命中的理论次数，自由度是分类项数k减1，即为1；当使用4种选择的脑-机接口BCI进行了
20次任务判定时，在完全概率相等的情况下应该是命中和不命中的次数分别是5和15；为了表明观察次数的显著性，即概率P≤0.05，在自由度为1时，检验统计量χ2需要大于3.84，即
20次任务中，被试者需要在≥9个任务中正确响应，即正确率为45％；
对于完成20次在线任务的被试者中，认为正确率在显著水平45％以上，且同时存在P300波形的，就判定被试者在视觉定位这一项目中获得2分评分，否则将进行视觉惊吓项目的评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于脑-机接口系统辅助评估视觉定位的方法，其特征在于：在步骤2)中，信号采集过程中，先让被试者就坐于刺激端显示器前，与显示器的距离为
80-100cm，显示器高度调至平视水平，给被试者佩戴电极帽，用平口针筒将电极膏注入电极帽嵌入式电极，电极膏注入完毕，给被试者佩戴耳机。
3.根据权利要求1所述的一种基于脑-机接口系统辅助评估视觉定位的方法，其特征在于：在步骤3)中，对每位被试者进行2段实验：训练实验段与在线实验段，共40-80个trial；
训练实验段的数据用于建立分类模型；在线实验段对采集到的数据进行实时分类并输出结果；训练实验段与在线实验段的EEG数据均进行0.1-20Hz的频率范围带通滤波，然后按照每个刺激键、每个通道提取出刺激开始后600毫秒的数据段；在30个通道，采样率为250Hz的脑-机接口系统实验时，将产生一个30×150的数据矩阵，对这些数据进行基线校准，即减去刺激前100毫秒的平均值；随后再对此数据进行下采样，下采样率为6时，150个数据点变为
25，将30个通道的数据段串连成750个元素的向量，同时把每个键的重复闪烁对应的数据向量平均起来，每个trial，每个刺激键后见一个特征向量，从训练实验段的数据中提取特征向量，训练分类器，在分类器中，对应的目标和非目标的特征向量分别被标注位1和-1；对于每个在线实验段的trial，训练的模型 被应用到对应的四个刺激键的四个特征向量中，获得四个值；四个值中最大值所对应的刺激键被认为是探测到的目标；如果探测到的目标与实际目标一致，则这个trial正确响应。
4.根据权利要求1所述的一种基于脑-机接口系统辅助评估视觉定位的方法，其特征在于：在步骤4)中，计算每位被试者的在线实验段的正确率，正确率的计算是正确响应的trial数与在线实验段的总的trial数的比值；通过统计检验评估正确率的显著性并结合每位被试者的ERP波形来判断被试者是否存在视觉追踪；正确率的显著与否是按照步骤4)中的卡方检验进行的，对应20个trial的在线实验段，正确率大于45％被认为显著高于随机水平，同时为观察每位被试者的ERP波形，将每位被试者完成的40个trial的数据段按照重复的任务次数和刺激类型，即目标与非目标，平均并绘制出随时间变化的ERP波形图，通过潜伏期、波幅这些指标来判断被试者是否产生了合理的ERP波形；如果被试者在线正确率显著且ERP波形合理，则认为被试者存在视觉定位，并给予2分的评分；如果被试者没有产生合理的ERP波形，且命中率没有超过显著水平，认为其不存在视觉定位；另外一种情况是波形的潜伏期有差异，但命中率超过显著水平时，则被试者有待进一步观察。
一种基于脑-机接口系统辅助评估视觉定位的方法
技术领域
背景技术
发明内容
是两个矩阵W和X 的内积；θ＝(W，b)是对所有输入X ,(l＝1,...,K)共用，即pθ(a|X))看作是每个刺激后P300出现的概率；为了预测,假定检测模型fθ(X(l)),在给定X和相应的a时，将最大化后验概率p(a|X)如下公式所示：
3.84，即20次任务中，被试者需要在≥9个任务中正确响应，即正确率为45％；
具体实施方式
1,...,K)共用，即pθ(a|X))看作是每个刺激后P300出现的概率；为了预测,假定检测模型fθ(X(l)),在给定X和相应的a时，将最大化后验概率p(a|X)如下公式所示：
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