CN105653039A - 一种基于脑电信号检测的手部动作自动矫正识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于脑电信号检测的手部动作自动矫正识别方法，包括以下步骤：1)获取健康受试者的脑电信号的ERP成份；2)获取活动严重受限患者相应脑区的脑电信号；3)设定特征计算时间窗Fw，分别获取健康受试者和严重受限患者进行手指动作自动矫正试验的脑电信号在特征计算时间窗Fw内的峰值、平均值Mean、标准差SD、采集电极信号的相关系数CORR、自回归模型系数AR和脑电信号能量E；4)采用二分类的支持向量机进行分类识别，判断受试者在手部动作的自动矫正实验中完成的动作是否为正确完成自动矫正的动作。与现有技术相比，本发明具有适用于手部动作自动矫正、识别结果准确、应用前景广等优点。

Description

一种基于脑电信号检测的手部动作自动矫正识别方法
技术领域
本发明涉及脑电信号检测领域，尤其是涉及一种基于脑电信号检测的手部动作自动矫正识别方法。
背景技术
人体动作检测是指对人体运动的模式进行分析和识别，是近年来模式识别领域的热点问题，它被广泛应用于人机交互、运动分析与医学康复等诸多领域。人类手部动作的自动矫正是一种特殊且极为重要的动作行为，是人类伸手指向等动作时，相应的手部运动会随着目标物体的突然变化而快速的不受意图的控制地做出调整，而后顶叶皮层脑区被认为是手部自动导向行为机制的大脑神经基础。利用手部动作自动矫正的动作训练可作为人类肢体康复的手段，而动作检测方法则是康复训练系统中的重要部分，对于手部活动正常或轻度受损的患者可采用运动捕捉设备来检测动作，如红外跟踪、加速度仪等，但对于手部活动严重受限患者(如：仅能手指运动等)自动矫正的动作检测，还缺乏有效地检测手段方法，导致此类康复训练系统的适用人群大大降低。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种适用于手部动作自动矫正、识别结果准确、应用前景广的基于脑电信号检测的手部动作自动矫正识别方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于脑电信号检测的手部动作自动矫正识别方法，用于康复运动训练中判断活动严重受限患者的手部动作自动矫正的动作是否正确完成，包括以下步骤：
1)多次检测健康受试者进行手指动作自动矫正试验的脑电信号，叠加平均后获取健康受试者的脑电信号的ERP成份，所述的ERP成分包括波峰幅值V和波峰幅值V对应的潜伏期L；
2)检测活动严重受限患者进行手指动作自动矫正试验的脑电信号，获取活动严重受限患者相应脑区的脑电信号，并对脑电信号进行滤波和基线校正预处理；
3)根据潜伏期L和波峰幅值V设定特征计算时间窗Fw，分别获取健康受试者和严重受限患者进行手指动作自动矫正试验的脑电信号在特征计算时间窗Fw内的峰值、平均值Mean、标准差SD、采集电极信号的相关系数CORR、自回归模型系数AR和脑电信号能量E；
4)采用二分类的支持向量机对脑电信号在特征计算时间窗Fw内的峰值、平均值Mean、标准差SD、采集电极信号的相关系数CORR、自回归模型系数AR和脑电信号能量E进行分类识别，根据识别结果判断受试者在手部动作的自动矫正实验中完成的动作是否为正确完成自动矫正的动作。
所述的步骤1)和步骤2)中，脑电信号包括Cz电极、CPz电极和Pz电极脑电信号。
所述的步骤1)和步骤2)中，手指动作自动矫正试验为健康受试者或活动严重受限患者使用摇杆游戏手柄控制屏幕上的光标点触目标图形的手部动作自动矫正实验，在实验过程中通过配戴的脑电采集帽采集相应脑区的脑电信号。
所述的步骤3)中，特征计算时间窗Fw的大小为潜伏期L分别向前和向后扩展50ms。
所述的步骤5)中若二分类的支持向量机输出结果为1，则判定活动严重受限患者正确完成自动矫正的动作，若二分类的支持向量机输出结果为0，则判定活动严重受限患者未能正确完成自动矫正的动作。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
一、适用于手部动作自动矫正：本发明基于手部动作自动矫正的脑电信号检测，提供的动作检测方法具有相当的高效与准确性，达到了脑机接口的执行能力标准，能较好的解决手部动作自动矫正的检测问题，尤其对于手部活动严重受限患者的手部动作自动矫正的识别问题。
二、识别结果准确：本发明采用基于自动矫正的脑电事件相关电位(ERP)特征的特征计算提取方法，根据波峰幅值V对应的潜伏期L来确定特征计算时间窗Fw，准确的限定了识别脑电信号波形的范围，大幅度提高手部动作的自动矫正的识别率，比传统常用的脑电信号特征提取方法的识别率提高约为8个百分点(8％)，可满足对手部动作自动矫正的动作检测要求。经数据对比分析，识别率由传统常用的脑电信号特征提取方法的71.51％提升至本方法的80.41％，约为8个百分点(8％)，可满足对手部动作自动矫正的动作检测要求。
三、应用前景广：本发明针对手部动作自动矫正是一种有效地人类肢体康复的手段，但对于手部活动严重受限患者的自动矫正，还缺乏有效地检测手段方法的问题，能够快速有效地检测自动矫正动作，该方法的发展前景较广，能够应用于手部的康复系统中，扩展康复系统的适应范围。
附图说明
图1为本发明脑电采集电极示意图；
图2为本发明动作检测过程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例：
手部动作的自动矫正是人类的一种特殊的手部动作过程，是人类伸手指向等动作时，相应的手部运动会随着目标物体的突然变化而快速的不受意图的控制地做出调整，本发明中的检测方法是要对这种动作过程的完成情况进行检测，得出是否正确完成的结果，主要应于康复运动训练系统中，当受试(或患者)执行这种动作时给予一个反馈结果，以便康复运动训练系统给予受试(或患者)实时结果，有利于引导其进一步的康复训练。
ERP就是事件相关电位，指当大脑对某种事件进行认知加工时，引起脑电的电位，每个ERP成份用波幅V和潜伏期L来描述，ERP成份不能从单次的实验操作过程中得到，对于本文提及的自动矫正的操作需要执行多次(如：50次)，每次都能得到一个关于自动矫正动作过程的脑电信号，将这50次脑电信号经过叠加平均，才能得到最终的自动矫正的ERP成份。对于此步骤提到的ERP成份，就是在受试看到目标位置发生实然改变时开始计时，将多个受试多次操作经过叠加平均后，找出-100至400毫秒内的较为明显的正负波峰，波峰的值为V，而出现此波峰的时间为L。根据ERP实验可以找出1个或多个V和对应的L。实验可以得到多个L值，即多个时间点，这些时间点下面步骤中选择时间窗Fw的依据。
如图1和图2所示，本发明手部动作自动矫正的脑电信号检测方法，主要用于手部动作自动矫正的检测问题，尤其对于手部活动严重受限患者的手部动作自动矫正的检测问题，其具体的实现过程如下：
1)利用手指动作自动矫正的脑电事件相关电位(ERP)实验结果，即受试者使用手柄控制屏幕上光标点触屏幕上的目标图形的手部动作自动矫正实验，此过程采集脑电信号，经叠加处理并提取相关的ERP成份，如：各个ERP成份的潜伏期(L)和波幅(V)；
2)受试配戴脑电采集帽，使用摇杆游戏手柄执行手部动作的自动矫正任务；
3)受试在动作执行过程中采集相应脑区的脑电信号，采集Cz电极、CPz电极和Pz电极脑电信号；
4)对单次采集的脑电信息进行滤波、基线校正等预处理；
5)单次脑电信号的特征提取，根据所述步骤1)所得出自动矫正的ERP成份的潜伏期和波幅数据，设定的特征计算时间窗Fw,在此时间窗内计算脑电波形的峰值，并将其定义为F_ERP,三个检测电极即有三个F_ERP特征值；
6)计算脑电信号常用的脑电信号特征，即平均值Mean，标准差SD，采集电极信号的相关系数CORR，自回归模型系数AR，脑电信号能量E；
7)利用二分类的支持向量机进行分类识别，支持向量机训练时的迭代次数设置为100000次。
8)如果分类识别结果为1，即受试者完成的动作为正确完成自动矫正的动作，否则为未发生自动矫正的手部动作。

Claims (5)

1.一种基于脑电信号检测的手部动作自动矫正识别方法，用于康复运动训练中判断活动严重受限患者的手部动作自动矫正的动作是否正确完成，其特征在于，包括以下步骤：
1)多次检测健康受试者进行手指动作自动矫正试验的脑电信号，叠加平均后获取健康受试者的脑电信号的ERP成份，所述的ERP成分包括波峰幅值V和波峰幅值V对应的潜伏期L；
2)检测活动严重受限患者进行手指动作自动矫正试验的脑电信号，获取活动严重受限患者相应脑区的脑电信号，并对脑电信号进行滤波和基线校正预处理；
3)根据潜伏期L和波峰幅值V设定特征计算时间窗Fw，分别获取健康受试者和严重受限患者进行手指动作自动矫正试验的脑电信号在特征计算时间窗Fw内的峰值、平均值Mean、标准差SD、采集电极信号的相关系数CORR、自回归模型系数AR和脑电信号能量E；
4)采用二分类的支持向量机对脑电信号在特征计算时间窗Fw内的峰值、平均值Mean、标准差SD、采集电极信号的相关系数CORR、自回归模型系数AR和脑电信号能量E进行分类识别，根据识别结果判断受试者在手部动作的自动矫正实验中完成的动作是否为正确完成自动矫正的动作。
2.根据权利要求1所述的一种基于脑电信号检测的手部动作自动矫正识别方法，其特征在于，所述的步骤1)和步骤2)中，脑电信号包括Cz电极、CPz电极和Pz电极脑电信号。
3.根据权利要求1所述的一种基于脑电信号检测的手部动作自动矫正识别方法，其特征在于，所述的步骤1)和步骤2)中，手指动作自动矫正试验为健康受试者或活动严重受限患者使用摇杆游戏手柄控制屏幕上的光标点触目标图形的手部动作自动矫正实验，在实验过程中通过配戴的脑电采集帽采集相应脑区的脑电信号。
4.根据权利要求1所述的一种基于脑电信号检测的手部动作自动矫正识别方法，其特征在于，所述的步骤3)中，特征计算时间窗Fw的大小为潜伏期L分别向前和向后扩展50ms。
5.根据权利要求1所述的一种基于脑电信号检测的手部动作自动矫正识别方法，其特征在于，所述的步骤4)中若二分类的支持向量机输出结果为1，则判定活动严重受限患者正确完成自动矫正的动作，若二分类的支持向量机输出结果为0，则判定活动严重受限患者未能正确完成自动矫正的动作。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108498092A (zh) * 2017-02-28 2018-09-07 中国航天员科研训练中心 基于脑电特征的错误预警方法及系统
CN111857349A (zh) * 2020-07-28 2020-10-30 中国科学技术大学 一种带自修复和自校准功能的腕带式手势识别设备及方法
WO2023011893A1 (en) * 2021-08-03 2023-02-09 Koninklijke Philips N.V. Motion reduction in diagnostic imaging or radiation therapy

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102613972A (zh) * 2012-03-28 2012-08-01 西安电子科技大学 运动想象脑电信号特征的提取方法
CN102793540A (zh) * 2012-06-14 2012-11-28 天津大学 一种视听认知事件相关电位实验范式的优化方法
CN104000586A (zh) * 2014-05-12 2014-08-27 燕山大学 基于脑肌电和虚拟场景的脑卒中患者康复训练系统及方法
CN104545900A (zh) * 2014-12-29 2015-04-29 中国医学科学院生物医学工程研究所 一种基于配对样本t检验的事件相关电位分析方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102613972A (zh) * 2012-03-28 2012-08-01 西安电子科技大学 运动想象脑电信号特征的提取方法
CN102793540A (zh) * 2012-06-14 2012-11-28 天津大学 一种视听认知事件相关电位实验范式的优化方法
CN104000586A (zh) * 2014-05-12 2014-08-27 燕山大学 基于脑肌电和虚拟场景的脑卒中患者康复训练系统及方法
CN104545900A (zh) * 2014-12-29 2015-04-29 中国医学科学院生物医学工程研究所 一种基于配对样本t检验的事件相关电位分析方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ANTONI RODRÍGUEZ-FORNELLS等: "Time Course of Error Detection and Correction in Humans Neurophysiological Evidence", 《JOURNAL OF NEUROSCIENCE THE OFFICIAL JOURNAL OF THE SOCIETY FOR NEUROSCIENCE》 *
SPÜLER M等: "Error-related potentials during continuous feedback using EEG to detect errors of different type and severity", 《FRONTIERS IN HUMAN NEUROSCIENCE》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108498092A (zh) * 2017-02-28 2018-09-07 中国航天员科研训练中心 基于脑电特征的错误预警方法及系统
CN111857349A (zh) * 2020-07-28 2020-10-30 中国科学技术大学 一种带自修复和自校准功能的腕带式手势识别设备及方法
CN111857349B (zh) * 2020-07-28 2022-03-01 中国科学技术大学 一种带自修复和自校准功能的腕带式手势识别设备及方法
WO2023011893A1 (en) * 2021-08-03 2023-02-09 Koninklijke Philips N.V. Motion reduction in diagnostic imaging or radiation therapy

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