一种基于稳态视觉诱发电位的注意力训练方法及系统与流程

本发明属于信息，具体涉及一种基于稳态视觉诱发电位的注意力训练方法及系统。

背景技术：

1、大脑由多种神经元组成，这些神经元之间产生的信号形成了脑电波，而神经元之间的连接则促使人类产生思维活动。当大脑神经元接收来自其他神经元的信号达到一定阈值时，就会产生脑电波；在这种情况下，人类的思维活动得以展开。对于脑损伤失语症患者、神经肌肉疾病患者、急性脑卒中失语患者等患者面临言语表达、理解、沟通能力受损和认知功能障碍等的问题，需要通过认知训练的方式进行康复训练，而传统的康复训练过于单一，不能充分满足患者的个性化需求，无法灵活地调整训练内容和方式，导致康复效果有限；康复过程又需要长期持续的康复训练，长期的训练受制于时间、经济、资源等多方面的影响，导致患者难以获得足够的持续训练。

2、随着bci技术的发展，脑机接口配合虚拟现实、增强显示等外设广泛应用于多场景应用探索中，通过让被测者观看闪烁、频率相对稳定的光源(比如led灯或电脑屏幕)引起大脑皮层产生与其频率相对应的稳态视觉诱发电位，通过记录和分析这些信号，可以获取被测者的视知觉过程相关的信息，目前上述方式应用于基于注意力训练仍存在以下待解决的问题：基于稳态视觉诱发电位容易引发视觉疲劳，并且稳态视觉诱发电位刺激范式的每个刺激块需要按固定频率进行闪烁且具有一定的面积，无法贴近自然应用场景，系统的识别正确率和响应速度也受到稳态视觉诱发电位的编码目标数影响。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于稳态视觉诱发电位的注意力训练方法及系统，

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、s1：预设病患识别类型，根据所述病患识别类型构建基于注意力训练的意图表达器；

4、s2：通过数据采集器获取病患对所述意图表达器产生的脑电信号，并将所述脑电信号发送至循环处理器，所述循环处理器对所述脑电信号进行模式识别得到稳态视觉诱发电位信号；

5、s3：通过所述循环处理器对所述稳态视觉诱发电位信号进行解码分析得到基于所述意图表达器中目标刺激块的注意力特征，并根据所述目标刺激块的位置信息对所述注意力特征进行追踪得到处理反馈指令；

6、s4：所述意图表达器接收所述处理反馈指令，并根据所述处理反馈指令驱动所述意图表达器显示注意力表达结果。

7、具体地，所述循环处理器在接收到所述脑电信号后进行信号均衡处理，所述信号均衡处理方法为：

8、提取诱发响应信号，将接收的所述脑电信号去除所述诱发响应得到背景噪声估计；

9、通过多元自回归模型解析所述背景噪声估计，表达式为：

10、

11、其中，w(n)为第n时刻背景噪声估计，p为多元自回归模型阶数，p为总阶数，a(p)为模型第p阶系数矩阵，w(n-p)为第n-p时刻背景噪声估计，ε(n)为第n时刻的时域不相关噪声；

12、构建空时不相关约束，根据所述空时不相关约束对所述背景噪声估计进行均衡处理得到均衡噪声，所述均衡噪声计算公式为：

13、

14、其中，h(n)为第n时刻均衡噪声，m为第n时刻的时域不相关噪声的协方差矩阵，i为m为白化矩阵；

15、根据所述均衡噪声和所述诱发响应信号重构对应的所述脑电信号。

16、具体地，所述诱发响应信号为多倍频正弦信号线性混叠信号，提取方法为：根据所述意图表达器的发出刺激信号的时间标记，提取所述脑电信号中与所述时间标记对应的信号段并作为事件相关电位信号，对同一类型的所述事件相关电位信号进行叠加平均得到所述诱发响应信号。

17、具体地，所述循环处理器与所述意图表达器设置消息队列，通过所述消息队列同步所述循环处理器与所述意图表达器处理的脑电信号，所述循环处理器内还设置有训练存储器，所述训练存储器用于存储保留单次注意力训练下产生的脑电信号。

18、具体地，所述模式识别方法为：根据所述意图表达器中目标刺激块的刺激启停时间段和刺激频率对所述脑电信号进行采样采集得到所述稳态视觉诱发电位信号。

19、具体地，所述解码分析方法为：

20、根据所述意图表达器中目标刺激块的总数建立刺激目标的识别假设结果，通过所述稳态视觉诱发电位信号的观测结果对所述识别假设结果进行后验估计得到识别统计量，计算公式为：

21、

22、其中，j为识别统计量，argmaxq为求参函数，q为目标刺激块计数，q为目标刺激块总数，j为求和计数，hq为第q个目标的识别假设结果，p(hq)为第q个目标的识别假设结果成立的先验概率，p(x′(n)|hq)为第q个目标的识别假设结果成立条件下稳态视觉诱发电位信号的概率密度函数；p(hj)p(x′(n)|hj)为各目标刺激块的识别统计概率计量项；

23、将所述识别统计量对应的目标刺激块的位置信息作为注意力特征。

24、一种基于稳态视觉诱发电位的注意力训练系统，包括预处理模块、数据采集模块、数据分析模块、反馈控制模块；

25、所述预处理模块用于预设病患识别类型，根据所述病患识别类型构建基于注意力训练的意图表达器；

26、所述数据采集模块用于通过数据采集器获取病患对所述意图表达器产生的脑电信号，并将所述脑电信号发送至循环处理器，所述循环处理器对所述脑电信号进行模式识别得到稳态视觉诱发电位信号；

27、所述数据分析模块用于通过所述循环处理器对所述稳态视觉诱发电位信号进行解码分析得到基于所述意图表达器中目标刺激块的注意力特征，并根据所述目标刺激块的位置信息对所述注意力特征进行追踪得到处理反馈指令；

28、所述反馈控制模块用于所述意图表达器接收所述处理反馈指令，并根据所述处理反馈指令驱动所述意图表达器显示注意力表达结果。

29、本发明的有益效果为：

30、通过根据不同症状设置相应的视觉刺激训练器和目标刺激范式，控制目标刺激强度和持续时间来减轻对视觉系统的疲劳影响，提高治疗的针对性和效果；通过多元自回归模型解析背景噪声，对背景噪声中的平稳特征及非平稳特征进行均衡处理，降低噪声产生的影响，在提取诱发响应信号时采用叠加平均法减少脑电信号中的随机噪声，从而更清晰地观察和分析诱发响应，计算复杂度较低，提高了识别效率；通过设置消息队列和训练存储器，解决了脑电信号在采集和处理的信息同步问题和数据拥塞问题。

技术特征：

1.一种基于稳态视觉诱发电位的注意力训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述循环处理器在接收到所述脑电信号后进行信号均衡处理，所述信号均衡处理方法为：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述诱发响应信号为多倍频正弦信号线性混叠信号，提取方法为：根据所述意图表达器的发出刺激信号的时间标记，提取所述脑电信号中与所述时间标记对应的信号段并作为事件相关电位信号，对同一类型的所述事件相关电位信号进行叠加平均得到所述诱发响应信号。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述循环处理器与所述意图表达器设置消息队列，通过所述消息队列同步所述循环处理器与所述意图表达器处理的脑电信号，所述循环处理器内还设置有训练存储器，所述训练存储器用于存储保留单次注意力训练下产生的脑电信号。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模式识别方法为：根据所述意图表达器中目标刺激块的刺激启停时间段和刺激频率对所述脑电信号进行采样采集得到所述稳态视觉诱发电位信号。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码分析方法为：

7.一种基于稳态视觉诱发电位的注意力训练系统，用于执行如权利要求1-6所述的方法，其特征在于，包括预处理模块、数据采集模块、数据分析模块、反馈控制模块；

技术总结本发明涉及一种基于稳态视觉诱发电位的注意力训练方法及系统，属于信息技术领域。其中，该方法包括：预设病患识别类型，根据病患识别类型构建基于注意力训练的意图表达器；通过数据采集器获取病患对意图表达器产生的脑电信号，并将脑电信号发送至循环处理器，循环处理器对脑电信号进行模式识别得到稳态视觉诱发电位信号；对稳态视觉诱发电位信号进行解码分析得到基于意图表达器中目标刺激块的注意力特征，并根据目标刺激块的位置信息对注意力特征进行追踪得到处理反馈指令；意图表达器接收所述处理反馈指令，并根据处理反馈指令驱动意图表达器显示注意力表达结果。实现了环境适应性强且具有高识别率和相应速度的注意力训练应用方法。技术研发人员：张佳杨,杨帮华,张永怀受保护的技术使用者：上海韶脑传感技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/10/17