一种脑电信号成像方法、系统以及计算机设备技术方案

本发明专利技术涉及信号处理技术领域，特别涉及一种脑电信号成像方法、系统以及计算机设备，所述方法包括利用基于OpenBCI的采集装置采集脑电数据信息，并记录每个采集脑电信息的电极的位置，将采集得到的脑电数据信息将脑电数据信息转换为10进制数据并保存为txt文件；对10进制的脑电数据信息进行预处理；构建OpenBCI采集装置中电极分布位置与人脑内源空间信号的关系模型；利用先验约束解空间获得人脑成像的源信号唯一解；将求解得到的源信号投影到3D大脑模型对应区域；本发明专利技术在降低装置成本的同时，极大地减小了装置本身对脑电数据的干扰，保证了脑电数据的精度。

A EEG imaging method, system and computer equipment

【技术实现步骤摘要】
一种脑电信号成像方法、系统以及计算机设备
本专利技术涉及信号处理
，特别涉及一种脑电信号成像方法、系统以及计算机设备。
技术介绍
目前，脑功能信号数据的采集与处理通常使用价格较高且不利于携带的头盔式设备，公告号为CN104068851B的中国专利技术专利，公开了“基于FPGA的脑电信号采集系统和方法”，该专利技术通过FPGA系统采集大脑的脑电数据。此种通过FPGA系统采集脑电数据的方式存在一定的缺陷，因为该FPGA系统将脑电数据的采集、接收、滤波和峰值检测功能模块集中在一起，整个装置的功能和设置被固定，该专利技术的灵活性将降低，同时，该专利技术的成本会随着功能的增多而变大。另外，由于FPGA本身会也会产生很高频率的电信号，如果FPGA上集成的功能较多，FPGA自身产生的干扰作用将不能被忽略，脑电数据的精确度将会受到影响，该专利技术的可用性将会降低。同时，该专利技术仅基于传感器层面对脑电数据进行分析，空间分辨率较低。为提高脑电分析的空间分辨率，可基于脑电数据，利用脑电源成像算法，重构皮层大脑时空活动，这在大脑认知功能(比如记忆、语言、运动和感觉等)研究，和脑功能疾病诊断和治疗等方面有着重要的意义。
技术实现思路
为了更好地解决脑电信号成像的问题，本专利技术提出一种脑电信号成像方法、系统以及计算机设备，所述方法包括利用基于OpenBCI的采集装置采集脑电数据信息，并记录每个采集脑电信息的电极的位置，将采集得到的脑电数据信息将脑电数据信息转换为10进制数据并保存为txt文件，如图2，进行以下成像过程：S1、对10进制的脑电数据信息进行预处理；S2、构建OpenBCI采集装置中电极分布位置与人脑内源空间信号的关系模型；S3、利用先验约束解空间获得人脑成像的源信号唯一解；S4、将求解得到的源信号投影到3D大脑模型对应区域。进一步的，基于OpenBCI的采集装置包括OpenBCI帽状头盔以及设置在头盔上的的Cyton板、8个电极以及两个耳夹；每个电极通过导线与Cyton板上的数据通道连接；每个电极在每个时刻采集的数据并打包成数据包，所有数据包构成脑电数据信息，其中每个数据包由33个字节的16进制数据组成，其中，第1个字节为固定起始字节，为OpenBCI数据包的起始标志；第2字节为数据索引，是OpenBCI数据包的索引；第3-26字节为8个数据通道采集的脑电信号，每3个字节表示一个通道的脑电信号，共24个字节；第27-32字节为3个AUX信号，每2个字节表示一个AUX信号，共6个字节；第33个字节为固定结束字节，为OpenBCI数据包的结束标志。进一步的，所述构建OpenBCI采集装置中电极分布位置与人脑内源空间信号的关系模型包括：B＝LS+ε；其中，B＝{b1,...,bt,...,bT}，表示在人脑头皮表面db个电极测量的T个采样时间点上脑电信号数据，bt表示第t个采样时间的观测信号；S＝{s1,...,st,...,sT}为源信号，包括T个时刻的皮质神经活动，每个时刻的皮质神经活动包括源空间内ds个源的信号，st表示t时刻的皮质神经活动；ε是观测噪声；L表示导联矩阵。进一步的，所述利用先验约束解空间获得人脑成像的源信号唯一解包括：S31、电极分布位置与人脑内源空间信号的关系模型进行空间白化；S32、设定大脑皮层源信号服从先验分布，并根据贝叶斯公式得到源信号的后验分布表达式；S33、利用最小模解选择能量源最小的源结构作为最终的源信号估计，并将该源信号估计作为最终人脑成像的源信号。进一步的，电极分布位置与人脑内源空间信号的关系模型进行空间白化包括：S311、观测噪声ε服从高斯分布N(0,∑ε)，对观测噪声协方差进行特征值分解得到S312、电极分布位置与人脑内源空间信号的关系模型进行白化，表示为：其中，为空间白化后的在人脑头皮表面db个电极测量的T个采样时间点上脑电信号数据，表示为为空间白化后的导联矩阵，表示为为空间白化后的观测矩阵，表示为空间白化后的先验分布为表示为I表示单位矩阵；Uε、Λε为对观测噪声协方差进行特征值分解得出的两个正交矩阵；∑ε表示观测噪声协方差；S为源信号。进一步的，源信号的后验分布表达式表示为：其中，p(S|B)表示源信号S的后验分布，p(B)表示电极采集的脑电信号的概率分布，p(B|S)表示在已有源信号S的条件下采集得到的脑电信号B的似然分布，p(S)表示源信号S的先验分布。进一步的，利用最小模解求解得到源信号的后验分布表达式的最大后验估计包括：其中，为最大后验估计，为L2范数；λ为正则参数；I为单位矩阵。进一步的，正则参数λ的获取包括：对正则参数λ进行迭代更新直到p(B|λ)收敛或者相对变化小于阈值，迭代更新过程表示为：λ-1＝γ其中，当γ(k+1)表示第k+1次迭代正则参数的倒数，γ表示满足迭代终止条件的正则参数的倒数；trace()表示二维矩阵的迹；T表示白化矩阵；p(B|λ)表示在已知λ的情况下采集得到的脑电信号B的似然分布；上标T表示矩阵的转置，上标-1表示对矩阵求逆，上标-T表示对矩阵求逆再转置；∑b为中间参数，定义为∑b＝∑εS+L∑LT，其中∑S为源信号高斯分布的方差；∑ε表示观测噪声高斯分布的方差。一种基于OpenBCI的脑电信号成像系统，如图2，包括基于OpenBCI的脑电采集装置和成像模块，所述基于OpenBCI的脑电采集装置包括数据采集模块、蓝牙模块；所述成像包括数据转换子模块、数据保存子模块、USBDongle子模块、数据预处理子模块、电极分布与人脑内源空间信号模型子模块、先验约束解空间子模块以及源信号投影子模块；其中：所述数据采集模块用于采集脑电数据；所述蓝牙模块用于将采集的数据传输到成像模块；所述USBDongle子模块用于接收基于OpenBCI的脑电采集装置采集的数据；所述数据转换模块用于将采集的脑电数据转换为10进制数据；所述数据保存模块用于将10进行数据保存为txt文件；所述数据预处理模块用于将保存为txt文件的脑电数据进行空间白化；所述电极分布与人脑内源空间信号模型模块用于利用空间白化后的脑电数据构构建电极分布与人脑内源空间信号模型；所述先验约束解空间模块用于根据电极分布与人脑内源空间信号模型利用先验约束解解出源信号的唯一解；所述源信号投影模块用于将源信号的为一解投影到3D大脑模型。一种脑电信号成像的计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中可以在处理器上运行的计算机程序，对于基于OpenBCI的采集装置或者其他8通道的脑电采集装置采集的数据，处理器执行计算机程序实现上述任一所述的方法实现脑电成像。本专利技术仅仅使用OpenBCI装置采集脑电数据，在降低装置成本的同时，极大地减小了装置本身对脑电数据的干扰，保证了脑电数据的精度；另外本专利技术只需基于OpenBCI的采集装置以及安装在计算机上的成像程序即可进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脑电信号成像方法，其特征在于，利用基于OpenBCI的采集装置采集脑电数据信息，并记录每个采集脑电信息的电极的位置，将采集得到的脑电数据信息将脑电数据信息转换为10进制数据并保存为txt文件，进行以下成像过程：/nS1、对10进制的脑电数据信息进行预处理；/nS2、构建OpenBCI采集装置中电极分布位置与人脑内源空间信号的关系模型；/nS3、利用先验约束解空间获得人脑成像的源信号唯一解；/nS4、将求解得到的源信号投影到3D大脑模型对应区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种脑电信号成像方法，其特征在于，利用基于OpenBCI的采集装置采集脑电数据信息，并记录每个采集脑电信息的电极的位置，将采集得到的脑电数据信息将脑电数据信息转换为10进制数据并保存为txt文件，进行以下成像过程：
S1、对10进制的脑电数据信息进行预处理；
S2、构建OpenBCI采集装置中电极分布位置与人脑内源空间信号的关系模型；
S3、利用先验约束解空间获得人脑成像的源信号唯一解；
S4、将求解得到的源信号投影到3D大脑模型对应区域。


2.权利要求1所述的一种脑电信号成像方法，其特征在于，基于OpenBCI的采集装置包括OpenBCI帽状头盔以及设置在头盔上的的Cyton板、8个电极以及两个耳夹；每个电极通过导线与Cyton板上的数据通道连接；每个电极在每个时刻采集的数据并打包成数据包，所有数据包构成脑电数据信息，其中每个数据包由33个字节的16进制数据组成，其中，第1个字节为固定起始字节，为OpenBCI数据包的起始标志；第2字节为数据索引，是OpenBCI数据包的索引；第3-26字节为8个数据通道采集的脑电信号，每3个字节表示一个通道的脑电信号，共24个字节；第27-32字节为3个AUX信号，每2个字节表示一个AUX信号，共6个字节；第33个字节为固定结束字节，为OpenBCI数据包的结束标志。


3.权利要求1所述的一种脑电信号成像方法，其特征在于，所述构建OpenBCI采集装置中电极分布位置与人脑内源空间信号的关系模型包括：
B＝LS+ε；
其中，B＝{b1,...,bt,...,bT}，表示在人脑头皮表面db个电极测量的T个采样时间点上脑电信号数据，bt表示第t个采样时间的观测信号；S为源信号，包括T个时刻的皮质神经活动，表示为S＝{s1,...,st,...,sT}，st表示t时刻的皮质神经活动，每个时刻的皮质神经活动包括元空间内ds个源的信号；ε是观测噪声；L表示导联矩阵。


4.根据要求1所述的一种脑电信号成像方法，其特征在于，所述利用先验约束解空间获得人脑成像的源信号唯一解包括：
S31、电极分布位置与人脑内源空间信号的关系模型进行空间白化；
S32、设定大脑皮层源信号服从先验分布，并根据贝叶斯公式得到源信号的后验分布表达式；
S33、利用最小模解选择能量源最小的源结构作为最终的源信号估计，并将该源信号估计作为最终人脑成像的源信号。


5.根据要求4所述的一种脑电信号成像方法，其特征在于，电极分布位置与人脑内源空间信号的关系模型进行空间白化包括：
S311、观测噪声ε服从高斯分布N(0，∑ε)，对观测噪声协方差进行特征值分解得到
S312、电极分布位置与人脑内源空间信号的关系模型进行白化，表示为：
其中，为空间白化后的在人脑头皮表面db个电极测量的T个采样时间点上脑电信号数据，表示为为空间白化后的导联矩阵，表示为为空间白化后的观测矩阵，表示为空间白化后的先验分布为表示为I表示单位矩阵；Uε、Λε为对观测噪声协方差进行特征值分解得出的两个...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘柯，薛进，李家扬，吴桐，许可，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50