一种支持对战模式的脑功能反馈训练系统方法，支持传统的人机交互的反馈训练模式，而且支持双人对战的反馈训练模式。两名受试者通过两台脑电信号采集终端，可以利用各自的脑电波进行对战和协同训练。这种双人对战训练模式又分为本地和网络远程两种子模式：在本地一台PC机上插入两台脑电信号采集终端，即可进入双人对战的本地模式；在网络上的两台PC机上分别插入脑电信号采集终端，通过网络的支持进行信息传输与人机交互，即可克服地理上的限制，进入双人对战的网络远程模式。支持对战模式的新型脑功能反馈训练系统。系统在量化分级的基础上，智能地设置受试者反馈训练的阈值和难度等级。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脑电信号检测、脑功能评估及其训练反馈技木。
技术介绍
注意力障碍多动综合症(ADHD)是儿童最常见的现象或状态，其主要表现为注意 カ不集中、多动及冲动并造成了学习困难等症状。文献报道在小学生中大约有59TlO%的儿童患有ADHD，这类患儿如果处理不当，常会影响其学习及性格的发展。有跟踪研究发现，259Γ50%的患儿在成人期有人格障碍，犯罪行为，在学习和事业上的成就明显低于同龄人。因此，有人提出需要治疗，但药物仅对部分病例暂时有效果且副作用较大，在欧美ー些国家迄今很少或根本不用药物资料，而是强调早期发现和早期干预。随着现代脑电生物反馈理论与技术的发展，用于人脑的检测和反馈的工作站式的脑电生物反馈的系统已有开发。但是，国内外市场上常规的脑功能生物反馈仪目前主要还是要借助于工作站，采集通道多，系统复杂，价格昂贵，反馈训练过程需要专业人员干预，难以推广普及到家庭，限制了其应用范围。而便携式脑功能反馈仪则基于ARM与DSP平台，成本较高，普及到家庭也有一定的困难。脑功能反馈训练系统在改善注意力障碍多动综合症(ADHD)方面，有显著的效果。 但在实际应用中，依然存在很多问题，典型的如下(1)训练模式単一市场现存的脑功能反馈训练系统，以人机交互、音视频反馈为主，给受试者造成了与机器打交道的冰冷的感觉，容易影响其积极性。如果能让两个受试者同时參与，利用其脑电波进行双人对战和协同训练，边训练边交流，可以取得更好的训练效果。 更进一歩，如果基于hternet网络的支持，让双方能够克服空间上的限制，进行异地的远程对战和训练，则可以进ー步拓展其应用范围。(2)训练过程中需要医生的指导和干预传统的脑功能训练反馈系统，依赖于医生的专业知识，这样就使其应用场所主要限制在医院。造成这个问题的主要原因是软件的智能程度不够，对反馈训练过程中的阈值设置依赖于医生的专业知识。如果能够对受试者的注意力集中水平进行准确地量化分级，从而让软件智能地进行阈值设置，并设定训练难度， 则可降低对医生的依赖，方便推广到家庭。(3)训练场景设置不合理现有的脑功能反馈训练系统中的反馈训练，以人机交互进行游戏，然后音视频反馈为主。这样训练出来的注意力集中水平和模式与孩子在学习、生活中的场景想去甚远，也不符合家长的意愿。如果能在训练场景的设置中增加类似于考试的模式，则训练的结果会更有价值。(4)成本太高现有的脑功能反馈训练系统成本高，售价昂贵，再加上医院部分的费用，如果长期应用，在经济上对孩子和家长来说是ー个巨大的挑战。如果能简化系统硬件部分的设计，降低其成本，并推广到家庭，具有非常大的经济价值和社会效益。本专利技术设计了ー种支持对战模式的脑功能反馈训练方法与系统，该系统含ー个通道的脑电(EEG)信号采集器，基于PC平台进行脑电信号分析、特征參数提取与反馈训练，并可在hternet网络的支持下，让两个受试者进行双人对战和协同训练，从而克服了时间上和空间上的限制，拓展了系统的应用范围。另外，系统综合考察线性參数和非线性參数，对受试者的注意力集中量化分级，从而智能地设置反馈训练的阈值和难度等级，从而避免了训练过程中医生的干预，方便推广到家庭。
技术实现思路
本专利技术提出ー种支持对战模式的脑功能反馈训练方法与系统，具有低成本的EEG 信号采集硬件，成本低廉，软件智能化程度高，可对受试者的注意力集中水平进行量化分级，智能地进行阈值设置和难度设定，方便推广到家庭，并基于PC平台和hternet网络，让两个受试者可以克服空间上的限制，拓展其应用范围。支持对战模式的脑功能反馈训练系统方法，设有的脑功能反馈系统支持传统的人机交互的反馈训练模式，并支持双人对战的反馈训练模式两名受试者通过两台脑电信号采集终端，利用各自的脑电波进行对战和协同训练。脑功能反馈系统对受试者的注意力集中程度进行量化分级，在进行量化分级时不仅计算线性參数，如θ波与β波之间的功率比值(θ/β )，还计算近似熵、样本熵、多尺度熵和δ-样本熵基于非线性动力学的复杂性測度，并结合线性參数和非线性參数，利用人 エ神经网络分类器进行量化分级；支持游戏和智力题测试等两种测试和反馈训练场景，在对受试者进行注意力集中程度的评估吋，既计算短时注意力特征參数，也计算长时注意力特征參数，并将二者相结合进行量化分级；系统在量化分级的基础上，智能地设置受试者反馈训练的阈值和难度等级。双人对战训练模式又分为本地和网络远程两种子模式在本地一台PC机上插入两台脑电信号采集终端，即可进入双人对战的本地模式；在网络上的两台PC机上分别插入脑电信号采集终端，通过网络的支持进行信息传输与人机交互，即可克服地理上的限制，进入双人对战的网络远程模式。本专利技术的系统是脑电信号依次经过传感器、导联线、放大与滤波、右腿驱动后，经过AD采样，转换为数字信号，经过电气隔离后通过USB接ロ送入PC机，在PC端安装有专业软件，进行EEG信号的分析评估与反馈训练，训练可以通过人机交互，本地双人对战和网络远程双人对战等方式进行。系统总体上由EEG信号采集器和PC端专业软件两部分組成。其中，EEG信号采集器由前置放大模块、放大滤波模块、AD采样模块、微处理器模块、电源与信号隔离模块、USB 通信模块、电源模块等构成。PC端专业软件由USB通信与控制模块、SQL数据库管理模块、 信号分析模块、注意力集中程度量化分级模块、报表输出模块、人机交互模块、实时训练模块、对战训练模块、视频反馈模块、音频反馈模块等构成。EEG信号采集器完成脑电信号的放大、滤波和采样。输入传感器为两个镀银耳夹式电极和ー个电极网固定电极，分別夹于两侧耳垂和固定在头顶，两耳侧的夹式电极中的一个作为參考电极(右腿驱动负反馈电极)，另外两个电极构成差分电极，连接到前置放大器的差分输入端。前置放大器采用高输入阻抗、低噪声、高共模抑制比的仪表放大器INA128。 由AD8606构成放大滤波模块，实现脑电信号的放大，并通过右腿驱动负反馈，进ー步提高放大器的共模抑制比。放大后的EEG信号经过AD采样后送入微处理器模块，并经过隔离后的USB接ロ送到PC机。整个EEG信号采集器由USB总线供电，USB总线的5V电源经过隔离后，再经过电源变换给前端放大器供电，电源噪声控制在20uVRMS以内，从而保证EEG信号放大与采集的质量。PC端专业EEG分析软件实现特征脑电成分如α波(频率8 13Ηζ)、β波 (1圹32Ηζ)、θ波(4、Ηζ)的提取以及特征參数(如不同特征成分功率比值)的计算，以对应不同的脑电活动模式，并将结果以视觉或听觉的形式反馈给被测试者。与传统的EEG分析软件不同的是，本项目的EEG专业分析软件不仅基于经典的线性时频分析方法，同时还使用非线性动力学的分析方法，采用脑电信号的近似熵、样本熵、多尺度熵、S -样本熵等基于序列复杂性測度的非线性动力学參数来表征受试者的视觉注意集中程度。并优化设计了人 エ神经网络分类器，对注意力水平进行了分级量化。除了传统的脑电训练反馈模式之外，本项目的EEG分析软件还引入了远程双机对战模式，可让两个受试者利用脑电信号进行对战，可极大程度地提高受试者的參与热情。软件从功能上分为USB通信与控制模块、SQL数据库管理模块、信号分析模块、注意力集中程度量化分级模块、报表输出本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：何爱军，成晓云，周昌桂，杨恋，俞政涛，於亚军，董庆庆，高丹华，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：
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