基于分布式的脑电信号计算方法技术

本发明专利技术针对脑机接口应用部署在一个计算节点上灵活性受限的问题，提出基于分布式的脑电信号计算方法，将计算过程分成接收、滤波、分类，分别设计接收程序模块、滤波程序模块、分类程序模块用于完成脑电信号的计算，再设计管理程序模块对三个计算程序模块进行参数配置、状态控制，脑电信号的处理过程为：实时采集的脑电信号通过网络发送至接收程序模块，解码后再发送至滤波程序模块，在滤波程序模块上采用信号处理算法对脑电信号进行滤波后再发送至分类程序模块，分类程序模块对脑电信号进行分类，最后将分类结果在响应设备上使用。本发明专利技术将三个计算程序模块和一个管理程序模块分布式地部署在不同的计算节点上，能够提高脑机接口应用的灵活性。口应用的灵活性。口应用的灵活性。

【技术实现步骤摘要】
基于分布式的脑电信号计算方法


[0001]本专利技术涉及一种基于分布式的脑电信号计算方法，主要应用于脑机接口应用系统，将脑电信号的完整计算过程切分之后以不同计算程序的方式部署在不同的计算节点上运行，具备更好的灵活性。

技术介绍

[0002]脑机接口(brain
‑
computer interface，BCI)，指在人大脑与外部设备之间创建连接，实现脑与设备的信息交换。在单向脑机接口的情况下，计算机接受大脑传来的信号，通过处理之后转化为大脑的真实想法，完成动作控制、情感分析等。脑机接口通常分为非侵入式和侵入式，其中非侵入式对脑部侵入的程度低、风险小，通过安置在大脑皮层表面的设备来接收脑电信号，并发送给计算机进行计算处理，得到大脑此刻的想法并可以转化到现实世界中的行为，如通过大脑中想象某个移动手臂的动作就能够控制机械臂成功完成一次移动操作。
[0003]从大脑皮层所接收到的脑电信号通常包含很多干扰信号，包括工频、肌电等，需要通过多种滤波算法进行过滤，计算出大脑真实的想法。目前很多脑电信号的计算方法是将脑电信号采集设备和计算机进行连接，从大脑皮层所采集到的信号直接传输给计算机进行计算，计算机再连接机械臂之类的响应设备，计算机将脑电信号的计算结果传输给响应设备，实现对设备的控制。在这个场景中，计算机上主要进行的计算过程有：接收来自信号采集设备的脑电信号并解码；对解码后的脑电信号进行滤波，获取到有意义的脑电信号；对滤波后的脑电信号进行分类，识别出预期输出的结果。
[0004]将脑电信号的接收、滤波、分类等所有计算过程都在一台计算机上进行会降低脑机接口应用的灵活性，影响其在现实世界中的使用范围。本专利技术将基于分布式计算的思想，将这三个过程分别部署到三台计算节点上，计算节点之间通过网络相互传输数据，每一个过程都以一个独立运行的计算程序来完成，程序能够根据不同的应用场景运行在不同的计算节点上，如手机、平板、嵌入式主机等，提升脑机接口的应用灵活性。本专利技术所提出的方法能够有效扩展脑机接口应用的场景。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提出一种基于分布式的脑电信号计算方法，将脑机接口应用的不同计算过程根据不同的应用场景以计算程序的方式部署到不同的计算节点上，能够提升脑机接口应用的灵活性。
[0006]为实现上述目的，本专利技术将脑电信号的计算过程进行切分，主要包括脑电信号的接收、滤波、分类三个步骤。在脑电信号的计算过程中，本专利技术设计了一个管理程序，用于对脑电信号的三个步骤进行参数配置、过程控制、脑电信号查看等，管理程序同样可以部署在不同的计算节点上，如平板等。
[0007]本专利技术包括三个脑电信号的计算程序和一个管理程序，如图1所示，脑电信号在本
专利技术的各个程序间的计算过程为：
[0008]1)来自大脑皮层脑电信号采集硬件设备的脑电信号通过网络发送至接收程序，该程序负责接收硬件设备的数据并解码成脑电信号；
[0009]2)解码后的信号发送至脑电信号滤波程序，该程序采用信号处理算法对脑电信号进行滤波，包括陷波滤波、带通滤波、高通滤波、自适应滤波等，滤波后的脑电信号去除了电流、肌肉等带来的干扰；
[0010]3)将滤波后的脑电信号发送给分类程序，该程序根据线性分类器、神经网络等将脑电信号分成特定的类别，并将分类结果输出给响应的应用中，通常情况下该程序会与具体的应用绑定在一起形成一个完整的应用；
[0011]4)从分类程序的输出结果还会反馈给接收程序，其目的主要是用于对整个脑电信号计算过程的计算准确率调整，帮助提升分类结果的准确性。
[0012]本专利技术中三个计算程序和管理程序是分布式部署在不同的计算节点上，需要通过特定的协议来规范化程序之间的数据交互与过程交互。协议主要用来规范数据处理方式、参数设置方式、应用方式等。
[0013]本专利技术中脑电信号接收程序、滤波程序、分类程序这三个计算程序之间的数据传输过程是单向的，分类程序与接收程序之间的数据传输是反馈，最终形成的是一个循环；管理程序和这三者之间则是双向的数据传输过程。管理程序将配置参数、控制指令等数据发送给三个计算程序，实现对计算程序的参数设置和状态控制，参数设置主要对各个计算程序运行过程中的配置信息进行设置，如开启的通道、采用的滤波算法等，状态控制主要对各个计算程序的启动、暂停、终止等状态进行控制；三个计算程序则将反馈结果、监控数据等发送给管理程序，在管理程序上能够看到三个计算程序当前的参数设置信息、运行状态信息，还能显示当前所接收到的脑电信号图、滤波后的脑电信号图等。
[0014]本专利技术中四个程序组成一个完整的脑机接口应用系统，脑机接口应用系统包括5种状态，分别是启动阶段、初始化阶段、挂起阶段、运行阶段、终止阶段。如图2所示，5种状态能够表示一个脑机接口应用系统的工作过程，具体的工作过程为：
[0015]1)四个程序在不同的计算节点上启动进入启动阶段；
[0016]2)四个程序之间通过网络通信相互建立连接，连接完成后四个程序完成初始化阶段；
[0017]3)管理程序对三个计算程序的参数进行设置，设置完成后四个程序处于挂起阶段；
[0018]4)在管理程序上通过主动操作来控制三个计算程序开始运行，此时接收程序开始从大脑皮层的脑电
[0019]信号采集设备实时获取数据，滤波程序则进行脑电信号的滤波，分类程序则对滤波后的脑电信号进行
[0020]分类，该接收、滤波、分类的实时计算过程一直处于运行状态中，此时四个程序处于运行阶段；
[0021]5)在管理程序上通过主动操作来控制三个计算程序终止或暂停，如选择终止则计算程序进入终止阶
[0022]段，如选择暂停则计算程序进入挂起阶段。
[0023]本专利技术中滤波程序的计算量通常比较大，脑电信号采集设备是多通道的，有8通道的，也有64通道的，每个通道所采集的数据分别是相互独立的，非常适合进行并行滤波。对于具备多核处理器的计算节点，本专利技术采用多核并行的方式来处理多个通道的数据，提高滤波程序的性能。
[0024]本专利技术的有益效果是提升脑机接口应用的灵活性，克服了脑电信号计算过程在一台计算节点上使得脑机接口应用受限的问题，将脑电信号的接收、滤波、分类三个步骤以计算程序的形态分布式地部署在不同的计算节点上，另外在其他计算节点上部署管理程序用于管理这三个步骤，最终实现在不同的计算节点上完成对脑电信号的计算，提高脑机接口应用的灵活性。
附图说明
[0025]图1为基于分布式的脑电信号计算过程图；
[0026]图2为脑机接口应用系统的工作过程图。
具体实施方式
[0027]为了更好地描述本专利技术如何实现基于分布式的脑电信号计算方法，对该方法中的四大程序的实现方式、规范协议和计算过程等进行一些详细的说明。
[0028]本专利技术中三个计算程序能够完成特定应用场景下的脑电信号的处理过程，管理程序用于对三个计算程序进行设置与控制。
[0029]三个计算程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式的脑电信号计算方法，其特征在于：将脑电信号的计算过程进行切分，主要包括脑电信号的接收、滤波、分类三个步骤，分别通过三个部署在不同计算节点上的计算程序实现，所述三个计算程序为接收程序、滤波程序和分类程序，另外有一个管理程序对所述三个计算程序进行参数配置、过程控制、脑电信号查看等，四个部署在不同计算节点上的程序共同组成一个脑机接口应用系统，所述系统共包括五种工作状态，分别是启动阶段、初始化阶段、挂起阶段、运行阶段、终止阶段。2.根据权利要求1所述的基于分布式的脑电信号计算方法，其特征在于，所述接收步骤通过部署在计算节点上的接收程序实现，所述接收程序通过网络接收来自大脑皮层脑电信号采集硬件设备的脑电信号，完成脑电信号的解码后通过网络发送给所述滤波程序。3.根据权利要求1所述的基于分布式的脑电信号计算方法，其特征在于，所述滤波步骤通过部署在计算节点上的滤波程序实现，所述滤波程序通过网络接收来自所述接收程序的脑电信号，采用信号处理算法对脑电信号进行滤波，包括陷波滤波、带通滤波、高通滤波、自适应滤波等，滤波后的脑电信号去除了电流、肌肉等带来的干扰，完成滤波后通过网络发送给所述分类程序。4.根据权利要求1所述的基于分布式的脑电信号计算方法，其特征在于，所述分类步骤通过部署在计算节点上的分类程序实现，所述分类程序通过网络接收来自所述滤波，根据线性分类器、神经网络等将脑电信号分成特定的类别，并将分类结果输出给响...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴振东，张毅，王立成，韦力，吴学光，周龙飞，
申请(专利权)人：中芯未来北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：