基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法及系统,包括以下步骤：设置视觉诱发方式，构建多频率空间混合编码脑电数据库；基于所述多频率空间混合编码脑电数据库，利用空间相关性分类算法提取脑图谱空间特征；构建用户多频率空间特征分类模型，利用所述脑图谱空间特征对所述用户多频率空间特征分类模型进行训练，获得训练好的用户多频率空间特征分类模型；将在线采集的脑图谱空间特征输入所述训练好的用户多频率空间特征分类模型，完成多频空间混合编码的脑图谱分类。本发明专利技术提高分类性能、扩展分类维度，同时实现在线的脑电信号特征分类。的脑电信号特征分类。的脑电信号特征分类。

【技术实现步骤摘要】
基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法及系统


[0001]本专利技术属于生物医学工程中脑机接口
，尤其涉及基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法及系统。

技术介绍

[0002]脑机接口(brain
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computerinterface,BCI)将人类的大脑活动转化为信号，在人脑和外部设备之间建立直接的通信，而不依赖于周围神经系统和肌肉组织。BCI技术允许严重运动障碍患者与外部设备进行沟通和控制，从而提高这些患者的生活质量。在目前的研究中，已经对通过BCI进行机器控制的概念进行了研究，包括生活环境控制、轮椅以及各种康复和辅助设备等。神经科学、计算机技术和机器人技术的最新进展，可以实现通过大脑直接控制外部终端设备。
[0003]近年来，基于无创的头皮脑电图(EEG)脑机接口系统已成为研究的热点。事件相关电位(ERP)、mu和β节律的事件相关同步(ERS)和去同步(ERD)，以及视觉诱发电位(VEP)是许多研究中常用的典型电生理信号。其中基于视觉诱发电位(VEP)的脑机接口因其潜在的高信息传输率(ITR)而受到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，包括以下步骤：设置视觉诱发方式，构建多频率空间混合编码脑电数据库；基于所述多频率空间混合编码脑电数据库，利用空间相关性分类算法提取脑图谱空间特征；构建用户多频率空间特征分类模型，利用所述脑图谱空间特征对所述用户多频率空间特征分类模型进行训练，获得训练好的用户多频率空间特征分类模型；将在线采集的脑图谱空间特征输入所述训练好的用户多频率空间特征分类模型，完成多频空间混合编码的脑图谱分类。2.如权利要求1所述的基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，所述视觉诱发方式包括：构建多频率空间混合编码同心圆环形视觉刺激范式；基于所述多频率空间混合编码同心圆环形视觉刺激范式，对受试者进行视觉诱发。3.如权利要求2所述的基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，构建所述多频率空间混合编码同心圆环形视觉刺激范式包括：采用若干个不同半径的同心圆环作为刺激图案，对所述刺激图案按照每个同心圆环半径的不同采用不同频率闪烁，完成多频率空间混合编码。4.如权利要求3所述的基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，对所述刺激图案按照每个同心圆环半径的不同采用不同频率闪烁的方法包括：采用正弦编码法计算所述刺激图案中每个同心圆环的灰度值，每个同心圆环根据所述每个同心圆环的灰度值不同进行不同频率渐进变化，则若干个不同半径的同心圆环进行不同频率闪烁。5.如权利要求4所述的基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，采用正弦编码法计算所述刺激图案中每个同心圆环的灰度值，计算如下，其中，s(f,Φ,k)为每个同心圆环的灰度值，f和Φ分别为刺激频率和相位，k为帧数。6.如权利要求1所述的基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，构建多频率空间混合编码脑电数据库包括：采集受试者的多频率空间混合编码的稳态视觉...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫天翼，刘紫玉，刘思宇，明致远，张德雨，刘梦真，石忠焱，吴景龙，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：