【技术实现步骤摘要】
本申请涉及脑机接口领域，尤其涉及脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法、计算机设备。
技术介绍
1、在脑机接口领域，由于脑电活动的传导效应，远端的脑电信息会传导至周围区域并影响电极在该区域采集到的脑电波，导致电极采集到不属于该局部区域的脑电信息，进而导致局部放大效应不明确，无法确定放大得到的脑电信号是否属于欲采集的局部脑区。此外，不同个体的头部曲面也存在差异，低分辨率的电极难以与理论上脑区的解剖学位置准确吻合。现有技术的以上缺陷为脑电信号带来一定的误差，亟需一种更为准确的脑电信号处理方法。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法、计算机设备，可以解决现有的脑电信号误差大的技术问题。
2、第一方面，本申请提供一种脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，包括：
3、向预设脑区发送脑电刺激信号，并接收基于所述脑电刺激信号得到的脑电反射信号；
4、获取所述脑电反射信号的信号传播参数以及信号传播指标，其中，所述信号传播参数包括：信号入射角、信号折射角，所述信号传播指标包括：振幅、频率、相位；
5、根据所述信号传播参数和所述信号传播指标，确定所述脑电反射信号的信号衰减数据；
6、根据所述信号衰减数据，确定所述脑电反射信号的延迟数据集；
7、获取脑电信号传感器在感兴趣脑区采集到的脑电信号，所述脑电信号包括静态脑电信号和动态脑电信号；
8、对所述动态脑电信号进行特征提取，得到所述动态脑
9、对所述延迟数据集、所述静态脑电信号和所述动态特征矩阵进行特征融合，得到所述感兴趣脑区的目标特征数据。
10、在第一方面的一些实现方式中，所述方法在所述获取脑电信号传感器在感兴趣脑区采集到的脑电信号，所述脑电信号包括静态脑电信号和动态脑电信号之前，还包括：
11、根据所述脑电反射信号中的预设频率占比，确定所述脑电反射信号中各个预设频率对应的波形占比；
12、根据所述波形占比是否符合预设的节律分布条件，确定所述脑电反射信号的完整性；
13、根据所述脑电反射信号的完整性，从所述预设脑区中确定感兴趣脑区。
14、在第一方面的一些实现方式中，所述方法在所述获取脑电信号传感器在感兴趣脑区采集到的脑电信号，所述脑电信号包括静态脑电信号和动态脑电信号之前，还包括：
15、提取所述脑电反射信号在时域上的时域统计特征；
16、将所述脑电反射信号转换到频域，提取所述脑电反射信号在频域上的频域统计特征；
17、基于预设的信号完整性评估函数，根据所述时域统计特征和所述频域统计特征，确定所述脑电反射信号的完整性。
18、在第一方面的一些实现方式中，所述对所述动态脑电信号进行特征提取，得到所述动态脑电信号对应的动态特征矩阵，包括：
19、获取多帧所述动态脑电信号，对多帧所述动态脑电信号进行信号帧采样，得到所述动态脑电信号对应的信号序列；
20、基于预设的相关性算法，确定所述动态脑电信号对应的信号序列与所述动态脑电信号对应的静态脑电信号之间的相关性系数；
21、若所述相关性系数小于预设的相关性阈值，基于所述静态脑电信号对所述信号序列进行差分提取，得到目标特征矩阵；
22、对所述目标特征矩阵进行降维处理，得到所述动态特征矩阵。
23、在第一方面的一些实现方式中，所述获取所述脑电反射信号的信号传播参数以及信号传播指标，包括：
24、根据所述脑电刺激信号的电极方向，确定所述脑电刺激信号的信号入射角；
25、基于预设的高斯函数模型，确定所述脑电反射信号的电场振幅值和传播方向角之间的关系，得到所述脑电反射信号的信号折射角。
26、在第一方面的一些实现方式中，所述获取所述脑电反射信号的信号传播参数以及信号传播指标，包括：
27、根据所述脑电反射信号在时域上的波形，确定所述脑电反射信号的振幅；
28、对所述脑电反射信号进行小波变换，根据所述小波变换得到的小波系数确定所述脑电反射信号的频率；
29、将所述脑电反射信号转换到频域，根据所述脑电反射信号在频域上的波形确定所述脑电反射信号的相位。
30、在第一方面的一些实现方式中，所述根据所述信号传播参数和所述信号传播指标，确定所述脑电反射信号的信号衰减数据，包括：
31、根据所述信号入射角和所述信号折射角，确定所述脑电信号在传播过程中的路径偏差值，其中，所述路径偏差值为入射路径距离与折射路径距离之间的差值，所述入射路径距离是通过头皮组织厚度除以所述信号入射角的余弦值得到的，所述折射路径距离是通过头皮组织厚度除以所述信号折射角的余弦值得到的；
32、根据所述振幅、所述频率、所述相位确定所述脑电信号的信号传播模型，以及根据所述信号传播模型和所述路径偏差值确定信号衰减模型；
33、根据所述信号传播模型和所述信号衰减模型确定所述脑电信号的信号衰减量；
34、根据所述信号衰减量，确定所述脑电反射信号的信号衰减数据。
35、在第一方面的一些实现方式中，所述根据所述信号衰减数据，确定所述脑电反射信号的延迟数据集，包括：
36、根据所述脑电反射信号的不同频率分量对应的信号衰减数据，确定相对信号延迟量；
37、根据所述相对信号延迟量，确定所述延迟数据集。
38、在第一方面的一些实现方式中，所述对所述延迟数据集、所述静态脑电信号和所述动态特征矩阵进行特征融合，得到所述感兴趣脑区的目标特征数据，包括：
39、根据各个通道采集到的所述静态脑电信号，确定对应的静息数据矩阵，并将所述静息数据矩阵投影到目标特征子空间，得到所述静态脑电信号对应的低维特征矩阵；
40、对所述延迟数据集、所述低维特征矩阵和所述动态特征矩阵进行向量拼接，得到用于表示所述目标特征数据的元特征向量。
41、第二方面，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法。
42、与现有技术相比，本申请至少具备以下有益效果：
43、通过发射脑电刺激信号以及接收脑电反射信号，对受试者头部的脑电传播特性进行具体分析，确定受试者的各项信号传播参数和信号传播指标，有助于后续根据这一系列的信号传播参数和信号传播指标对动态脑电信号进行预处理；对动态脑电信号进行特征提取，并将特征提取得到的动态特征矩阵与延迟数据集和静态脑电信号进行融合，得出更能准确反映真实脑电活动的目标特征矩阵，全面反映感兴趣脑区在静态空间分布、动态时域演化、频域传导扭曲等多个方面的综合编码特征，使脑机接口后端的识别与行为解码算法获得一个信息更丰富立本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述方法在所述获取脑电信号传感器在感兴趣脑区采集到的脑电信号，所述脑电信号包括静态脑电信号和动态脑电信号之前，还包括：
3.根据权利要求1或2所述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述方法在所述获取脑电信号传感器在感兴趣脑区采集到的脑电信号，所述脑电信号包括静态脑电信号和动态脑电信号之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述对所述动态脑电信号进行特征提取，得到所述动态脑电信号对应的动态特征矩阵，包括：
5.根据权利要求1所述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述获取所述脑电反射信号的信号传播参数以及信号传播指标，包括：
6.根据权利要求1所述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述获取所述脑电反射信号的信号传播参数以及信号传播指标，包括：
7.根据权利要求1所述的脑
8.根据权利要求1所述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述根据所述信号衰减数据，确定所述脑电反射信号的延迟数据集，包括：
9.根据权利要求1所述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述对所述延迟数据集、所述静态脑电信号和所述动态特征矩阵进行特征融合，得到所述感兴趣脑区的目标特征数据，包括：
10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至9中任一项所述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述方法在所述获取脑电信号传感器在感兴趣脑区采集到的脑电信号，所述脑电信号包括静态脑电信号和动态脑电信号之前，还包括：
3.根据权利要求1或2所述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述方法在所述获取脑电信号传感器在感兴趣脑区采集到的脑电信号，所述脑电信号包括静态脑电信号和动态脑电信号之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述对所述动态脑电信号进行特征提取，得到所述动态脑电信号对应的动态特征矩阵，包括：
5.根据权利要求1所述的脑机接口关键脑区编码的采集与识别方法，其特征在于，所述获取所述脑电反射信号的信号传播参数以及信号传播指标，包括：
6.根据权利要求1所述的脑机接口关键脑区编码的采集...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡方扬，魏彦兆，李宝宝，唐海波，迟硕，
申请(专利权)人：小舟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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