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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明涉及脑‑机接口领域，为通过多特征融合扩展BCI的编码方式，并且对大脑的意识相关神经功能响应进行强化诱导，来对用户的意识状态进行全面评估，本发明，基于脑电双特征融合的体感刺激意识检测方法，设计诱发对应脑电信号的触觉刺激范式，利用脑电采集系统产品采集用户的脑电信号，通过降采样及滤波处理后对相应的P300和SSSEP信号进行特征提取并将提取的特征进行融合，最后进行分类识别。本发明主要应用于医疗器械设计制造场合。

主权项：1.一种基于脑电双特征融合的体感刺激意识检测方法，其特征是，设计诱发对应脑电信号的触觉刺激范式，利用脑电采集系统产品采集用户的脑电信号，通过降采样及滤波处理后对相应的P300和SSSEP信号进行特征提取并将提取的特征进行融合，最后进行分类识别；利用如下模块实现：（1）体感刺激模块利用体感电刺激，设计P300和SSSEP融合的双模态范式，体感电刺激使用Science_Mode2设备实现，刺激频率、刺激强度个性化设置，电刺激参数设置由Matlab控制调整，刺激范式的编写利用Matlab工具包Psychtoolbox编写；（2）数据采集及预处理模块EEG数据采集部分使用Neuroscan公司的Synamps2放大器，采集信号时使用配套的SCAN软件进行保存，数据采集参数设置为采样率1000Hz，0.1~100Hz带通滤波和50Hz陷波，选用64导联电极帽，电极放置和命名依据国际10-20系统，将采集信号经过200Hz的降采样处理，从而来降低后续处理的时间，对于P300，带通滤波选取1~15Hz的三阶巴特沃斯，假设刺激频率为xHz，则SSSEP带通滤波范围为[x-2,x+2]Hz；（3）特征提取与分类识别模块①P300特征及分类：提取Fz、C3、C1、Cz、C2、C4、CP1、CPz、CP2、Pz导联高电流时间段的脑电信号，设为，其中k=1,-1；表示类别，1代表目标类，-1代表非目标类，c代表导联数，t代表试次数，s代表样本点数，利用FLDA算法，10折交叉验证来进行分类，在一个trial中，根据目标类的得分来判断该trial是否是目标类，具体为计算目标类和非目标类的预测得分的平均值，如果目标类预测得分平均值大于非目标类得分平均值，则最终输出结果为目标类，计算公式如下： （1） （2）其中，m为8是非目标位置处高电流刺激出现的个数，n为2是目标位置处高电流刺激出现的个数；②SSSEP特征及分类：提取F3、F1、FZ、F2、F4、FC3、FC1、FCZ、FC2、FC4、C3、C1、CZ、C2、C4、CP3、CP1、CPZ、CP2、CP4导联在整个trial中的脑电信号，设为，同样k=1,2表示类别，1代表目标刺激为左手，2代表目标刺激为右手，c代表导联数，t代表试次数，s代表样本点数，利用共空间模式CSP来提取特征，利用CSP寻找到空间滤波器后，对EEG选取最具有区分性的特征来作为原始特征输入到分类器，分类器选用支持向量机SVM来进行分类；③决策融合分析：最后P300和SSSEP分类结果的融合方式为采用线性加权融合来判定最终输出类别，如式（3）所示，权重系数ω根据单独使用P300和SSSEP特征分类时的测试集的正确率来进行动态调整，单独使用P300特征的测试集分类正确率为a%，使用SSSEP特征的测试集分类正确率为b%，则权重系数的分配为是aa+b，是ba+b： （3）（4）意识检测模块行为学量表中选用昏迷恢复量表CRS-R来进行评定，CRS-R包含6个分量表，分别为听觉、视觉、运动、言语、交流和唤醒，根据用户的行为来进行打分，对静息态EEG计算δ频带1.5-3.5Hz，θ频带3.5-7.5Hz，α频带7.5-12.5Hz，β频带12.5-30Hz和γ频带30Hz功率谱来进行分析；相干性C可用来进行电极位置之间连通性测量，但容积传导可能导致C虚假增加，而且它同时测量振幅和相位的相关性，很难评估这两个因素的单独作用，相干性的虚部IC不会通过独立源的容积传导而虚假增加，相位滞后指数PLI表示不同通道的EEG信号之间的相位同步关系，相干性的虚部IC和相位滞后指数PLI具体计算方法如下：首先根据生成的解析信号zt计算瞬时幅值和瞬时相位： （4）式（4）中xt为原始信号，为xt的希尔伯特变换；PLI计算公式为： （5）其中，为两个导联的相位差，tk为离散时间，为x的平均值；IC计算公式为： （6）式（6）中Ai和Aj表示在tk时刻的不同导联的幅度值；最后，评估用户的意识状态，得到最终评定结果进而反馈给用户。

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百度查询： 天津大学 基于脑电双特征融合的体感刺激意识检测装置和方法