一种融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法技术

本发明专利技术提供了一种融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法，包括：采集多试次离线脑电信号，基于多试次离线脑电信号和初始分类器得到训练后的源分类器；接收单试次脑电信号和主观筛选信息，基于主观筛选信息保留或者剔除单试次脑电信号；若保留单试次脑电信号，则基于源分类器、提示类别确定单试次脑电信号对应的类别，基于类别和多试次离线脑电信号选择保留或者剔除单试次脑电信号；基于单试次脑电信号和源分类器得到训练后的目标分类器。本发明专利技术中，通过主观筛选信息可以剔除使用者注意力不集中时发送的单试次脑电信号，保证了脑电信号的平衡性，提高了脑机接口的分类准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法
本申请涉及脑电识别领域，特别是涉及一种融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法。
技术介绍
脑机接口(BrainComputerInterface,BCI)技术的发展为严重运动障碍者提供了一种与外界通信控制的渠道，也为增强人的控制能力提供了一种与外界交互的方法，BCI通过解码通常由脑电信号表示的大脑活动，将人的思维转化为外部控制命令。与基于诱发电位的脑机接口相比，基于运动想象的脑机接口具有独立于外界刺激和操作简单的优点。目前，基于运动想象的脑机接口，由于使用者的注意力、工作量和疲劳等认知因素，导致脑电信号产生非平稳性，进而，基于运动想象的脑机接口存在分类准确率低的问题。因此，现有技术有待改进。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，使用者的注意力、工作量和疲劳等认知因素，导致脑电信号产生非平稳性，进而导致脑机接口的分类准确率低。提供了一种融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法，使用者在发送每个单试次脑电信号后发送主观筛选信息，通过主观筛选信息可以剔除使用者注意力不集中时发送的单试次脑电信号，保证了脑电信号的平稳性，提高了脑机接口的分类准确率。第一方面，本专利技术实施例提供了一种融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法，包括：采集使用者根据多试次的运动想象生成的多试次离线脑电信号，并基于所述多试次离线脑电信号训练初始分类器，得到训练后的源分类器；接收所述使用者基于预设的任务反馈游戏的提示类别发送的单试次脑电信号，以及所述单试次脑电信号对应的主观筛选信息，并基于所述主观筛选信息确定保留或者剔除所述单试次脑电信号；若保留所述单试次脑电信号，则基于所述源分类器和所述提示类别确定所述单试次脑电信号对应的类别，并基于所述类别和所述多试次离线脑电信号选择保留或者剔除所述单试次脑电信号；基于所述单试次脑电信号修改所述源分类器的参数，并继续执行所述接收所述使用者基于预设的任务反馈游戏的提示类别发送的单试次脑电信号的步骤，直至满足预设训练条件，得到训练后的目标分类器。作为进一步的改进技术方案，所述基于所述多试次离线脑电信号训练初始分类器，得到训练后的源分类器，具体包括：对所述多试次离线脑电信号进行预处理，得到多试次多频带离线脑电信号；采用共空间模式算法提取所述多试次多频带离线脑电信号对应的多个特征矩阵，其中，每个特征矩阵中均包括多个特征各自分别对应的元素；基于所述多个特征矩阵确定多个特征列向量，对于每个特征列向量，基于该特征列向量，以及所述多试次离线脑电信号对应的运动想象类别标签向量确定该特征列向量对应的互信息，根据多个互信息在所述多个特征中确定若干目标特征；基于所述若干目标特征和所述多个特征矩阵确定若干目标特征矩阵，并基于所述若干目标特征矩阵对所述初始分类器进行训练，得到训练后的源分类器。作为进一步的改进技术方案，所述主观筛选信息包括选取或者删除；所述基于所述主观筛选信息确定保留或者剔除所述单试次脑电信号，具体包括：当所述主观筛选信息为选取时，保留所述单试次脑电信号；当所述主观筛选信息为删除时，剔除所述单试次脑电信号。作为进一步的改进技术方案，所述类别包括正确或错误；所述基于所述类别和所述多试次离线脑电信号选择保留或者剔除所述单试次脑电信号，具体包括：当所述类别为正确时，保留所述单试次脑电信号；当所述类别为错误时，基于所述多试次离线脑电信号确定所述单试次脑电信号对应的运动想象类别；若所述运动想象类别与所述提示类别一致，则保留所述单试次脑电信号，若所述运动想象类别与所述提示类别不一致，则剔除所述单试次脑电信号。作为进一步的改进技术方案，所述多试次离线脑电信号包括多个离线脑电信号，每个离线脑电信号均有各自分别对应的运动想象类别；所述基于所述多试次离线脑电信号确定所述单试次脑电信号对应的运动想象类别，具体包括：对于每个离线脑电信号，计算该离线脑电信号与所述单试次脑电信号之间的相对熵；基于每个离线脑电信号各自分别对应的运动想象类别，将计算得到的所有相对熵划分为第一相对熵集合和第二相对熵集合；计算所述第一相对熵集合中相对熵的和，得到第一和值，以及计算所述第二相对熵集合中相对熵的和，得到第二和值；在所述第一和值和所述第二和值中确定目标和值，将目标和值对应的运行想象类别作为所述单试次脑电信号对应的运动想象类别。作为进一步的改进技术方案，所述计算该离线脑电信号与所述单试次脑电信号之间的相对熵，具体包括：对所述单试次脑电信号进行降维处理，得到单试次低维脑电信号；对该离线脑电信号进行降维处理，得到该离线脑电信号对应的低维离线脑电信号；计算该低维离线脑电信号和所述单试次低维脑电信号之间的相对熵。作为进一步的改进技术方案，所述任务反馈游戏包括棋盘格，设置在所述棋盘格上的目标块、若干障碍块和移动块；所述任务反馈游戏，用于使得所述使用者根据所述提示类别，在避开所述若干障碍块的情况下移动至所述目标块，所述提示类别为左手想象或右手想象。第二方面，本专利技术还提供了一种脑机接口方法，包括：采集使用者发送的多通道脑电控制信号；将所述多通道脑电控制信号输入所述目标分类器，以得到所述多通道脑电控制信号对应的分类结果，其中，所述目标分类器是上述一种融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法中的目标分类器；将所述分类结果转换为操作命令，并执行所述操作命令对应的操作。第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：采集使用者根据多试次的运动想象生成的多试次离线脑电信号，并基于所述多试次离线脑电信号训练初始分类器，得到训练后的源分类器；接收所述使用者基于预设的任务反馈游戏的提示类别发送的单试次脑电信号，以及所述单试次脑电信号对应的主观筛选信息，并基于所述主观筛选信息确定保留或者剔除所述单试次脑电信号；若保留所述单试次脑电信号，则基于所述源分类器、所述提示类别确定所述单试次脑电信号对应的类别，并基于所述类别和所述多试次离线脑电信号选择保留或者剔除所述单试次脑电信号；基于所述单试次脑电信号修改所述源分类器的参数，并继续执行所述接收所述使用者基于预设的任务反馈游戏的提示类别发送的单试次脑电信号的步骤，直至满足预设训练条件，得到训练后的目标分类器；或者，采集使用者发送的多通道脑电控制信号；将所述多通道脑电控制信号输入所述目标分类器，以得到所述多通道脑电控制信号对应的分类结果，其中，所述目标分类器是上述一种融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法中的目标分类器；将所述分类结果转换为操作命令，并执行所述操作命令对应的操作。第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法，其特征在于，包括：/n采集使用者根据多试次的运动想象生成的多试次离线脑电信号，并基于所述多试次离线脑电信号训练初始分类器，得到训练后的源分类器；/n接收所述使用者基于预设的任务反馈游戏的提示类别发送的单试次脑电信号，以及所述单试次脑电信号对应的主观筛选信息，并基于所述主观筛选信息确定保留或者剔除所述单试次脑电信号；/n若保留所述单试次脑电信号，则基于所述源分类器和所述提示类别确定所述单试次脑电信号对应的类别，并基于所述类别和所述多试次离线脑电信号选择保留或者剔除所述单试次脑电信号；/n基于所述单试次脑电信号修改所述源分类器的参数，并继续执行所述接收所述使用者基于预设的任务反馈游戏的提示类别发送的单试次脑电信号的步骤，直至满足预设训练条件，得到训练后的目标分类器。/n

【技术特征摘要】
1.一种融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法，其特征在于，包括：
采集使用者根据多试次的运动想象生成的多试次离线脑电信号，并基于所述多试次离线脑电信号训练初始分类器，得到训练后的源分类器；
接收所述使用者基于预设的任务反馈游戏的提示类别发送的单试次脑电信号，以及所述单试次脑电信号对应的主观筛选信息，并基于所述主观筛选信息确定保留或者剔除所述单试次脑电信号；
若保留所述单试次脑电信号，则基于所述源分类器和所述提示类别确定所述单试次脑电信号对应的类别，并基于所述类别和所述多试次离线脑电信号选择保留或者剔除所述单试次脑电信号；
基于所述单试次脑电信号修改所述源分类器的参数，并继续执行所述接收所述使用者基于预设的任务反馈游戏的提示类别发送的单试次脑电信号的步骤，直至满足预设训练条件，得到训练后的目标分类器。


2.根据权利要求1所述的融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法，其特征在于，所述基于所述多试次离线脑电信号训练初始分类器，得到训练后的源分类器，具体包括：
对所述多试次离线脑电信号进行预处理，得到多试次多频带离线脑电信号；
采用共空间模式算法提取所述多试次多频带离线脑电信号对应的多个特征矩阵，其中，每个特征矩阵中均包括多个特征各自分别对应的元素；
基于所述多个特征矩阵确定多个特征列向量，对于每个特征列向量，基于该特征列向量，以及所述多试次离线脑电信号对应的运动想象类别标签向量确定该特征列向量对应的互信息，根据多个互信息在所述多个特征中确定若干目标特征；
基于所述若干目标特征和所述多个特征矩阵确定若干目标特征矩阵，并基于所述若干目标特征矩阵对所述初始分类器进行训练，得到训练后的源分类器。


3.根据权利要求1所述的融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法，其特征在于，所述主观筛选信息包括选取或者删除；所述基于所述主观筛选信息确定保留或者剔除所述单试次脑电信号，具体包括：
当所述主观筛选信息为选取时，保留所述单试次脑电信号；
当所述主观筛选信息为删除时，剔除所述单试次脑电信号。


4.根据权利要求1所述的融合主客观评估的自适应运动想象脑机接口训练方法，其特征在于，所述类别包括正确或错误；所述基于所述类别和所述多试次离线脑电信号选择保留或者剔除所述单试次脑电信号，具体包括：
当所述类别为正确时，保留所述单试次脑电信号；
当所述类别为错误时，基于所述多试次离线脑电信号确定所述单试次脑电信号对应的运动想象类别；
若单试次脑电信号对应的运动想象类别与所述提示类别一致，则保留所述单试次脑电信号，若单试次脑电信号对应的运动想象...

【专利技术属性】
技术研发人员：颜莉蓉，管志洲，陈沅，颜伏伍，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42