一种基于神经网络的人类大脑活动解码方法及系统技术方案

本发明专利技术属于大脑脑机接口领域，具体涉及一种基于神经网络的人类大脑活动解码方法及系统；该方法包括：获取图像特征向量并将其输入到预训练的图像生成器得到刺激图像；采集用户观察刺激图像产生的脑电信号和眼电信号；对脑电信号和眼电信号进行预处理，得到预处理好的脑电信号；采用预训练的脑电信号编码网络对脑电信号进行特征编码，得到初级脑电特征；根据初级脑电特征得到脑电信号分类结果；采用预训练的映射网络对初级脑电特征进行处理，得到预测电脑特征；将预测脑电特征输入到预训练的图像生成器中进行处理，得到重建图像；本发明专利技术可根据大脑的反应来重建视觉刺激的内容，实现图像‑脑电图‑图像的变换。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于大脑脑机接口领域，具体涉及一种基于神经网络的人类大脑活动解码方法及系统。

技术介绍

1、脑机接口的最新发展为大脑活动解码提供了前景。大多数研究集中在学习一个潜在的空间来分类大脑反应，这是相对容易实现的。然而，关于理解人类大脑工作方式的研究却更为复杂。研究大脑工作原理可为人类生活带来便利，比如通过这些脑电信号的变化来判断人大脑是否有异常，预测被试者所观察的事物等。解码由视觉刺激引起的人类大脑活动对脑启发计算和计算机视觉具有重要意义影响，科学界已经产生了许多分析人类大脑如何与外部世界的相互作用的研究。在一些研究中，深度学习被用于解码和重建大脑的视觉活动，且目前对脑活动重建图像的研究主要集中在对功能磁共振成像数据进行处理，这些方法依赖于功能磁共振成像的高灵敏度；然而，这些方法的优越性被操作功能磁共振成像扫描仪的困难和其高成本所抵消。为了解决这些缺陷，一些研究人员将注意力转向了脑电信号，但脑电信号具有较低的信噪比和较低的空间分辨率，且信号处理算法必须达到较高的精度。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于神经网络的人类大脑活动解码方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的人类大脑活动解码方法，其特征在于，对脑电信号和眼电信号进行预处理的过程包括：将脑电信号依次通过陷波滤波器和二阶带通滤波器进行滤波；结合眼电信号，采用独立主成分分析方法去除滤波后的脑电信号的眼电伪迹；对去除眼电伪迹后的脑电信号进行降采样，采样率为250Hz；将降采样后的脑电信号进行切片处理，每个切片只截取前0.4s的数据进行保留，得到预处理好的脑电信号。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的人类大脑活动解码方法，其特征在于，所述脑电信号编码网络由卷积网络、...

【技术特征摘要】

1.一种基于神经网络的人类大脑活动解码方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的人类大脑活动解码方法，其特征在于，对脑电信号和眼电信号进行预处理的过程包括：将脑电信号依次通过陷波滤波器和二阶带通滤波器进行滤波；结合眼电信号，采用独立主成分分析方法去除滤波后的脑电信号的眼电伪迹；对去除眼电伪迹后的脑电信号进行降采样，采样率为250hz；将降采样后的脑电信号进行切片处理，每个切片只截取前0.4s的数据进行保留，得到预处理好的脑电信号。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的人类大脑活动解码方法，其特征在于，所述脑电信号编码网络由卷积网络、双向长短期记忆神经网络、flatten层和全连接层构成；其中，卷积网络包括空间滤波模块和时间滤波模块。

4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓欣，魏世委，秦红星，霍华翔，李晨辉，徐代江，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：