本发明专利技术公开一种基于运动想象脑机接口二维光标运动的控制方法，只选取三类运动想象；其包含：1、受试者的脑电信号通过电极帽上的电极传输到信号放大设备；2、信号放大设备对信号进行放大和信号预处理；3、计算机端采用共同空间模式算法对脑电信号进行特征提取；4、使用支持向量机算法进行模式分类，得到三个输出概率；5、分类后的结果应用一种概率组合和映射成向量的控制方法进行控制命令分配和指令翻译；6、翻译后的控制指令传输至光标控制界面，根据控制指令显示光标的移动，完成整个控制过程。本发明专利技术采用三类的运动想象控制二维光标在平面内的移动，减轻受试者想象负担，方便了受试者的使用，拓宽了BCI系统的应用领域。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及ー种生物医学工程、计算机和信号与信息处理领域的控制方法，具体涉及ー种基于运动想象脑机接ロ ニ维光标运动的控制方法。
技术介绍
近些年，脑-机接ロ技术(BCI)备受关注。脑-机接ロ(BCI)是ー种新颖的人-机接ロ技术，在BCI系统中，个人发送到外部世界的信息和命令不通过脑部正常外围神经和肌肉输出途径。利用这种先进的交流技术通过人脑来控制外部物体在平面(ニ維)或者空间(三維)内运动，并且达到“物随心动”的控制效果，一直是该领域研究的热点问题。基于运动想象(MI)的BCI利用节律和beta节律把受试者的想象活动转换成 实际命令。现有技术中，使用脑-机接ロ系统完成光标控制的方法包含以下步骤 步骤I、在受试者头上戴电极帽并进行三类运动想象，然后将受试者的脑电信号通过固定在其脑部的电极帽上的电极传输到信号放大设备。步骤2、信号放大设备对信号进行放大和信号预处理。步骤3、信号放大和预处理后，将信号在计算机端中用共同空间模式(CSP)算法进行特征提取。步骤4、采用支持向量机(SVM)算法进行模式分类。步骤5、分类后的结果通过预设定的控制方法进行指令翻译。步骤6、最后将翻译后的控制指令传输之光标控制界面上，完成整个控制过程。但是其缺点在于，通常其提供的命令数有限，如果增加输出命令种类，准确率会下降，并且会加重受试者的精神负担。综合考虑，三类运动想象是最好的选择。但是在控制ニ维光标运动时，通常需要在水平和竖直方向各提供两个控制命令，使用三类运动想象脑-机接ロ会缺少ー类控制命令，而如果使用四类运动想象脑-机接ロ输出四种命令控制，则会提高对受试者的要求，延长对受试者的训练周期。因此，如果能找到一种合适的控制方法，既能在有限的控制命令数量下达到较好的控制效果，又能让受试者不需要进行过多的训练，降低其进行运动想象时的精神负担，将推动BCI技术应用于实际，扩展BCI技术实际应用的范围。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于运动想象脑机接ロニ维光标运动的控制方法，利用三类运动想象，实现控制ニ维光标在平面内移动，减轻受试者负担，控制效果良好。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于运动想象脑机接ロニ维光标运动的控制方法，其特点是，该控制方法只选取三类运动想象；该控制方法包含以下步骤 步骤I、受试者戴上电极帽并进行三类运动想象，将受试者的脑电信号通过固定在其脑部的电极帽上的电极传输到信号放大设备；步骤2、信号放大设备对信号进行放大和信号预处理； 步骤3、计算机端采用共同空间模式算法对脑电信号进行特征提取； 步骤4、使用支持向量机算法进行模式分类，得到三个输出概率； 步骤5、分类后的结果应用一种概率组合和映射成向量的控制方法进行控制命令分配和指令翻译； 步骤5. I、分别定义向量机算法进行模式分类后的三个输出概率为第一输出概率、第二输出概率、第三输出概率，并跳转到步骤5. 2 ； 步骤5. 2、第一输出概率、第二输出概率和第三输出概率根据其概率值的大小分别映射成三个平面内的向量，且定义相邻向量间的夹角为120度，并跳转到步骤5. 3 ； 步骤5. 3、分别将三个平面向量在该面内计算其合向量，并将所得的合向量作为最終的想象结果输出，并跳转到步骤5. 4 ； 经过映射后的平面向量，其长度由各自对应的概率值大小决定； 步骤5. 4、合向量与光标进行同步的移动距离換算，确定光标移动的方向和距离，定义光标在水平方向的移动分量为dx，竖直方向的移动分量为dy，定义在屏幕上的最小单步步长为L ； 步骤5. 4. I、计算光标在水平方向的移动分量dx，水平移动分量dx的计算公式如下权利要求1.，其特征在于，该控制方法只选取三类运动想象；该控制方法包含以下步骤 步骤I、受试者戴上电极帽并进行三类运动想象，将受试者的脑电信号通过固定在其脑部的电极帽上的电极传输到信号放大设备； 步骤2、信号放大设备对信号进行放大和信号预处理； 步骤3、计算机端采用共同空间模式算法对脑电信号进行特征提取； 步骤4、使用支持向量机算法进行模式分类，得到三个输出概率； 步骤5、分类后的结果应用一种概率组合和映射成向量的控制方法进行控制命令分配和指令翻译； 步骤5. I、分别定义向量机算法进行模式分类后的三个输出概率为第一输出概率(P1)、第二输出概率(P2)、第三输出概率(P3)，并跳转到步骤5.2 ; 步骤5. 2、第一输出概率(P1)、第二输出概率(P2)和第三输出概率(P3)根据其概率值的大小分别映射成三个平面内的向量，且定义相邻向量间的夹角为120度，并跳转到步骤5.3 ； 步骤5. 3、分别将三个平面向量在该面内计算其合向量，并将所得的合向量作为最终的想象结果输出，并跳转到步骤5. 4 ； 经过映射后的平面向量，其长度由各自对应的概率值大小决定； 步骤5. 4、合向量与光标进行同步的移动距离换算，确定光标移动的方向和距离，定义光标在水平方向的移动分量为dx，竖直方向的移动分量为dy，定义在屏幕上的最小单步步长为L ； 步骤6、翻译后的控制指令传输至光标控制界面，根据控制指令显示光标的移动，完成整个控制过程。2.如权利要求I所述的，其特征在于，所述步骤I中，所述的电极帽采用11导联电极采集脑电信号，该11导联分别为FC3、FCZ、FC4、C3、Cl、CZ、C2、C4、CP3、CPZ、CP4。3.如权利要求I所述的，其特征在于，所述步骤2中，所述的预处理包含以256赫兹对数据进行采样，再对该数据进行5-30赫兹的带通滤波。4.如权利要求I所述的，其特征在于，所述的第一输出概率(P1)、第二输出概率(P2)、第三输出概率(P3)分别代表系统判定当前受试者进行的左手想象、右手想象和脚想象的概率。5.如权利要求I所述的，其特征在于，所述的受试者在进行运动想象时，仅需要侧重进行身体两个部位的运动想象输出合向量。6.如权利要求I所述的，其特征在于，所述的步骤5. 4包含以下步骤 步骤5. 4. I、计算光标在水平方向的移动分量dx，水平移动分量dx的计算公式如下全文摘要本专利技术公开，只选取三类运动想象；其包含1、受试者的脑电信号通过电极帽上的电极传输到信号放大设备；2、信号放大设备对信号进行放大和信号预处理；3、计算机端采用共同空间模式算法对脑电信号进行特征提取；4、使用支持向量机算法进行模式分类，得到三个输出概率；5、分类后的结果应用一种概率组合和映射成向量的控制方法进行控制命令分配和指令翻译；6、翻译后的控制指令传输至光标控制界面，根据控制指令显示光标的移动，完成整个控制过程。本专利技术采用三类的运动想象控制二维光标在平面内的移动，减轻受试者想象负担，方便了受试者的使用，拓宽了BCI系统的应用领域。文档编号G06F3/01GK102789316SQ20121024069公开日2012年11月21日 申请日期2012年7月12日 优先权日2012年7月12日专利技术者夏斌, 杨文璐, 谢宏, 阳宏 申请人:上海海事大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于运动想象脑机接口二维光标运动的控制方法，其特征在于，该控制方法只选取三类运动想象；该控制方法包含以下步骤：步骤1、受试者戴上电极帽并进行三类运动想象，将受试者的脑电信号通过固定在其脑部的电极帽上的电极传输到信号放大设备；步骤2、信号放大设备对信号进行放大和信号预处理；步骤3、计算机端采用共同空间模式算法对脑电信号进行特征提取；步骤4、使用支持向量机算法进行模式分类，得到三个输出概率；步骤5、分类后的结果应用一种概率组合和映射成向量的控制方法进行控制命令分配和指令翻译；步骤5.1、分别定义向量机算法进行模式分类后的三个输出概率为第一输出概率（P1）、第二输出概率（P2）、第三输出概率（P3），并跳转到步骤5.2；步骤5.2、第一输出概率（P1）、第二输出概率（P2）和第三输出概率（P3）根据其概率值的大小分别映射成三个平面内的向量，且定义相邻向量间的夹角为120度，并跳转到步骤5.3；步骤5.3、分别将三个平面向量在该面内计算其合向量，并将所得的合向量作为最终的想象结果输出，并跳转到步骤5.4；经过映射后的平面向量，其长度由各自对应的概率值大小决定；步骤5.4、合向量与光标进行同步的移动距离换算，确定光标移动的方向和距离，定义光标在水平方向的移动分量为dx，竖直方向的移动分量为dy，定义在屏幕上的最小单步步长为L；步骤6、翻译后的控制指令传输至光标控制界面，根据控制指令显示光标的移动，完成整个控制过程。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：夏斌，阳宏，谢宏，杨文璐，
申请(专利权)人：上海海事大学，
类型：发明
国别省市：
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