提高脑‑机接口中运动想象能力的经颅电刺激装置和方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及脑机接口技术、医疗与康复器械，为提出一种提高脑‑机接口中运动想象能力的神经调制方法，能够有效地提高MI‑BCI的控制效率，提高其正确率，可获得客观的社会效益和经济效益。本发明专利技术采用的技术方案是，提高脑‑机接口中运动想象能力的经颅电刺激装置和方法，在使用MI‑BCI之前，将特定频率的经颅电刺激施加于人脑的初级运动皮层，来调节运动想象期间的ERD，ERS幅值及分布。本发明专利技术主要应用于脑机接口医疗与康复器械设计制造场合。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及脑机接口技术、医疗与康复器械，具体讲,涉及提高脑-机接口中运动想象能力的经颅电刺激方法。
技术介绍
脑-机接口(BCI，BrainComputerInterface)是指在人脑和计算机或其他电子设备之间建立的直接的交流和控制通道。它主要是通过采集人的脑电信号，经过预处理，特征提取，模式识别等环节来推断出人的想法与目的，从而达到人脑与外部设备交流的需要。目前常用的脑-机接口范式有基于SSVEP的脑-机接口，基于P300的脑-机接口，基于MI的脑-机接口(MI-BCI)。其中，MI-BCI是基于检测大脑运动想象神经活动的脑-机接口设备，通过想象肢体运动来达到与控制的目的或实现与外界环境的交流。MI-BCI由于其自发性，不依赖外界刺激，训练时间短等优点得到了广泛应用。然而个体的差异性导致有些受试者在进行运动想象时，ERD，ERS现象不明显，因此导致MI-BCI的正确率不高，执行效率较低，影响了MI-BCI的有效使用。近年来，经颅电刺激得到了越来越广泛的应用。经颅电刺激是一种非侵入式的颅外刺激技术，主要包括经颅直流电刺激(tDCS，transcranialdirectcurrentstimulation)，经颅交流电刺激(tACS，transcranialalternatingcurrentstimulation)等。经颅电刺激仪及常见刺激范式如图1，2所示，主要包括阳极刺激，阴极刺激和伪刺激。阳极刺激是将阳极放在靶区，阴极放在参考区，一般是对侧的眶上区域，阴极刺激与之相反。它们都能够通过刺激来调节大脑的功能活动，tDCS能够改变神经元的静息电位，阳极tDCS能够使得静息态的神经元发生去极化现象，从而激活神经元的活性，阴极tDCS靠近神经元能够产生神经元的超极化现象，使得神经元的活性受到抑制。tACS能够调节神经元的振荡频率，使之发生与刺激频率相同的共振现象，并且该频率的脑电信号的能量以及幅值等得到增强。大脑皮层的不同生理状态能够使脑电图的波形发生不同的变化，当大脑皮层的某个区域被激活时，代谢和血流就会增加，同时进行的信息加工可以导致脑电波某些频段信号幅度减低或者阻滞，即频带内的能量会呈现出降低的趋势，这一电生理现象我们称之为事件相关去同步化，与之相反，脑电信号的某些频段在大脑惰性或者静息状态下表现出幅值增高的活动，即频带能量的升高，这种电生理活动称为事件相关同步化。运动想象期间的ERD，ERS现象主要出现在大脑感觉运动皮层区域的alpha、beta频段内(alpha频段指频率范围是8～13Hz，beta频段指频率范围是18～24Hz)，有研究表明，增强运动想象期间的ERD，ERS现象能够提高MI-BCI的分类正确率和使用效率。
技术实现思路
为克服现有技术的不足，本专利技术旨在提出一种提高脑-机接口中运动想象能力的神经调制方法，能够有效地提高MI-BCI的控制效率，提高其正确率，可获得客观的社会效益和经济效益。本专利技术采用的技术方案是，提高脑-机接口中运动想象能力的经颅电刺激方法，在使用MI-BCI之前，将特定频率的经颅电刺激施加于人脑的初级运动皮层，来调节运动想象期间的ERD，ERS幅值及分布。将特定频率的经颅电刺激施加于人脑的初级运动皮层，来调节运动想象期间的ERD，ERS幅值及分布，具体步骤是：1)神经调制过程的设计神经调制过程用的是经颅电刺激仪，刺激类型为经颅交流电刺激，选择beta频段18～24Hz内的某一频率进行刺激，刺激靶区选择运动想象的对侧初级运动皮层M1区，参考电极置于运动想象同侧的眶上区域，电流大小选择为100～200μA，刺激波形选择正弦波形，刺激时间为10～20分钟；2)脑电信号的处理过程2.1)脑电信号的预处理脑电信号的预处理过程主要包括降采样过程和滤波过程。1.降采样：对于一个样值序列问题间隔几个样值取样一次，这样得到的序列就是原序列的降采样；2.滤波：在脑电采集过程中的大部分非生理伪迹用适当的滤波器滤除；2.2)脑电信号的特征提取选择共同空间模式CSP(CommonSpatialPatterns)对脑电信号进行特征提取：设单次运动想象脑电信号为矩阵XN*Y，其中N为导联数，Y为采样点数，那么脑电信号正则化的空间协方差为：左右手运动想象脑电信号合成的空间协方差矩阵可以表示为：Cc＝C1+C2其中C1和C2分别表示左手和右手运动想象脑电数据的空间协方差矩阵，Cc又分解为：其中Uc是Cc特征向量组成的矩阵，λc是相应的特征值组成的对角矩阵，上述分解过程是把特征值按降序排列，并用白化矩阵P对C1和C2进行白化，白化矩阵为：平均协方差矩阵C1和C2可以变换为：S1＝PC1PT,S2＝PC2PTS1，S2分别表示左右手运动想象的特征矩阵，这时S1和S2有共同的特征向量，当S1的特征值最大时所对应的特征向量是S2的特征值最小时对应的特征向量，反之亦然，这样左右手运动想象的脑电信号的差别就最大化，因此得以区分左右手运动想象的脑电信号；2.3)脑电信号的分类方法选择线性判别分析LDA(LinearDiscriminantAnalysis)方法；3)ERD/ERS的量化方法ERD/ERS的计算公式其中A表示实验期间特定频段的功率，R表示参考期间特定频段的功率；当ERD/ERS值为负时，表明该频段能量降低，发生了事件相关去同步；当ERD/ERS值为正时，表明该频段能量上升，发生了事件相关同步；当ERD/ERS值为0，说明没有ERD，ERS现象发生。滤波器有切比雪夫滤波器，巴特沃斯滤波器。只进行左右手运动想象的两分类的判别分析，采用Fisher线性判别分析。提高脑-机接口中运动想象能力的经颅电刺激装置，包括经颅电刺激仪、脑电信号采集装置、计算机组成，脑电信号采集装置采集脑电信号，计算机设置有脑电信号特征提取模块，提取脑电信号特征；其中，经颅电刺激仪用于，在使用MI-BCI之前，将特定频率的经颅电刺激施加于人脑的初级运动皮层，来调节运动想象期间的ERD，ERS幅值及分布。本专利技术的特点及有益效果是：本技术解决了MI-BCI分类正确率低、执行效率低的问题，提出了用经颅交流电刺激来调节运动想象能力的方法，能够使运动想象期间的ERD的频段更宽，幅值更大，能够简单便捷地提高单一运动想象过程的分类正确率，有效地提高MI-BCI的执行效率，为MI-BCI的使用提供了有益的技术支持，给实际应用带来便捷，并且可以应用于多种工作场景。附图说明：图1经颅电刺激仪。图2经颅电刺激的常用刺激范式。图3提高脑机接口中运动想象能力的流程示意图。具体实施方式提出了一种能够提高脑机接口中运动想象能力的经颅电刺激方法。运动想象是指受试者仅想象肢体运动而没有实际运动的认知行为。运动想象脑-机接口(MI-BCI)是基于检测大脑运动想象神经活动的脑-机接口设备。对运动想象期间的脑电信号进行时频分析，可以发现在8～12Hz频段，运动想象的对侧脑区出现能量下降，同侧脑区出现能量上升的现象，分别称为事件相关去同步(ERD，Event-RelevantDesynchronization)和事件相关同步(ERS，Event-RelevantSynchronization)。经颅电刺激(tES，TranscranialElectr本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种提高脑‑机接口中运动想象能力的经颅电刺激方法，其特征是，在使用MI‑BCI之前，将特定频率的经颅电刺激施加于人脑的初级运动皮层，来调节运动想象期间的ERD，ERS幅值及分布。

【技术特征摘要】
1.一种提高脑-机接口中运动想象能力的经颅电刺激方法，其特征是，在使用MI-BCI之前，将特定频率的经颅电刺激施加于人脑的初级运动皮层，来调节运动想象期间的ERD，ERS幅值及分布。2.如权利要求1所述的提高脑-机接口中运动想象能力的经颅电刺激方法，其特征是，将特定频率的经颅电刺激施加于人脑的初级运动皮层，来调节运动想象期间的ERD，ERS幅值及分布，具体步骤是：1)神经调制过程的设计神经调制过程用的是经颅电刺激仪，刺激类型为经颅交流电刺激，选择beta频段18～24Hz内的某一频率进行刺激，刺激靶区选择运动想象的对侧初级运动皮层M1区，参考电极置于运动想象同侧的眶上区域，电流大小选择为100～200μA，刺激波形选择正弦波形，刺激时间为10～20分钟；2)脑电信号的处理过程2.1)脑电信号的预处理脑电信号的预处理过程主要包括降采样过程和滤波过程。a降采样：对于一个样值序列问题间隔几个样值取样一次，这样得到的序列就是原序列的降采样；b滤波：在脑电采集过程中的大部分非生理伪迹用适当的滤波器滤除；2.2)脑电信号的特征提取选择共同空间模式CSP(CommonSpatialPatterns)对脑电信号进行特征提取：设单次运动想象脑电信号为矩阵XN*Y，其中N为导联数，Y为采样点数，那么脑电信号正则化的空间协方差为：C=XN*YXN*YTtrace(XN*YXN*YT)]]>左右手运动想象脑电信号合成的空间协方差矩阵可以表示为：Cc＝C1+C2其中C1和C2分别表示左手和右手运动想象脑电数据的空间协方差矩阵，Cc又分解为：Cc=UcλcUcT]]>其中Uc是Cc特征向量组成的矩阵，λc是相应的特征值组成的对角矩阵，上述分解过程是把特征值按降序排列，...

【专利技术属性】
技术研发人员：穆思雨，张立新，许敏鹏，何峰，赵欣，杨佳佳，明东，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12