CN106484106A - 视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑‑机接口方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑‑机接口方法,包括以下步骤:制作视力视标刺激图片,并存储于事件相关电位处理装置中;将处理装置与检测脑电信号的多导联电极帽连接;设定处理装置中视标刺激图片对用户的视觉刺激参数;在用户进行视觉刺激的同时对用户施加听觉刺激;通过多导联电极帽采集上述过程中用户的视觉非注意事件相关电位的原始脑电信号;处理装置对原始脑电信号处理和分析,得到不同视敏度视标刺激用户所引出的事件相关的波形图;根据波形图建立脑电与视敏度的相关性,进而建立视敏度自动识别脑‑机接口。本发明为视觉信息处理的脑‑机接口和视敏度自动检测提供了新方法,克服了需要用户主观配合的缺点。
Description
技术领域
本发明涉及人机交互技术领域,尤其涉及一种视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法。
背景技术
脑-机接口(brain computer interface,BCI)系统是一种不需要外周神经与肌肉参与的通讯系统,它旨在建立人脑与外部世界直接交流的通道,通过提取特征性脑电信号,从而将识别出的大脑指令或者信息传递给被控制的外部设备,最终完成大脑对外部设备的直接控制。
视力具有生理和心理学属性,视力检查所反映出的结果是由高级视中枢(大脑)对视力视标刺激进行复杂处理和分析后做出的综合判断,在判断过程中就会产生相应的脑电信号。脑电信号通常采用非侵入式头皮脑电记录获得。视觉诱发电位是BCI经常使用的一种信号,它是大脑视皮层对于外界大于6Hz闪烁刺激的响应信号,通过提取枕区的脑电信号可以获得。相对于其它信号的BCI系统,基于视觉诱发电位的BCI通常具有更高的信息传输率、时间分辨率、系统简便等优点。为了使BCI系统更便捷实用,使用电脑显示屏来显示图片作为刺激手段有其优越性,许多视力表投影仪及电脑视力表等都采用了电脑显示的手段。
在视觉BCI方面,中国专利“基于左右视野两个频率刺激的稳态视觉诱发脑机接口方法”(申请号为200910076209.5)采用左右视野双频刺激的目标呈现方式,能实现的刺激目标数目有很大提高,但目前所有视觉BCI所提取的脑电信号都是被测试者主动参与条件下所产生的脑电信号,即目前探测视标大小识别过程都需要被试者的主观配合,产生的结果是主动注意加工过程的大脑变化,而缺乏建立大脑自动加工的视标刺激序列及与其相对应的视力非注意加工视觉BCI。
鉴于上述原因,本发明人积极加以研究创新,以期创建一种新型视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,使其更具有产业上的利用价值。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明的目的是提供一种视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,建立视力视标事件相关电位(event related potential,ERP)刺激序列和采集方法,研究大脑对视力视标大小变化感知过程的反应并建立自动加工过程的脑-机接口,本发明为建立脑机对应的信息交互并开发相应的视敏度自动识别仪器设备具有广泛的应用前景。
本发明公开了一种视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,包括以下步骤:
(1)制作视力表视标刺激图片,并存储于事件相关电位处理装置中;
(2)将事件相关电位处理装置与检测脑电信号的放大器及多导联电极帽连接;
(3)设定事件相关电位处理装置中视标刺激图片对用户的视觉刺激参数;
(4)在用户进行视觉刺激的同时对用户施加听觉刺激;
(5)通过多导联电极帽及放大器采集步骤(4)过程中用户的视觉非注意事件相关电位的原始脑电信号;
(6)应用事件相关电位处理装置对原始脑电信号处理和分析,得到不同视敏度视标刺激用户所引出的事件相关的波形图;
(7)根据波形图建立脑电信号与视敏度的相关性,建立视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口。
进一步的,在步骤(1)中,视力表视标刺激图片与视力表视角相对应。
进一步的,在步骤(3)中,视觉刺激参数对应的刺激序列包括阈上水平、阈值水平、阈下水平,每组刺激序列包括标准刺激和偏差刺激,标准刺激与偏差刺激的视标的朝向不同。
进一步的,视觉刺激参数包括每个视标刺激图片呈现的时间、相邻两个视标刺激图片出现的间隔时间、刺激次数及标准刺激和偏差刺激出现的概率。
进一步的,每个视标刺激图片呈现的时间为100-300ms、相邻两个视标刺激图片出现的间隔时间为300-800ms,每个视标刺激次数为180-300次,标准刺激出现的概率为70%-90%,偏差刺激出现的总概率为10%-30%。
进一步的,标准刺激与偏差刺激的视标的朝向为向上、向下、向左或向右。
进一步的,在步骤(1)中,事件相关电位处理装置计算机。
进一步的,在步骤(1)中,视标刺激图片为根据LogMAR视力表制作出呈现在处理装置中与相应视敏度视角相同的图片。
进一步的,阈值水平的视标刺激图片大小与用户常规视力表检查的标准视标大小一致,阈上水平代表用户标准视力视标的上一行视标,阈下水平代表用户标准视力视标的下一行视标。
进一步的,在步骤(2)中,多导联电极帽为16-64导联电极帽;放大器为16-64导脑电信号放大系统。
进一步的,在步骤(4)中,用户与视标刺激图片的距离为1m-5m。
进一步的,在步骤(4)中,用户眼睛水平直视视觉刺激,选择单眼活动,遮蔽非实验用眼。
进一步的,步骤(4)在暗室中进行。
进一步的,在步骤(4)中,用户需要回答关于听觉刺激内容的相关问题。
进一步的,在步骤(5)中,采用国际10-20脑电记录系统电极分布采集该过程中用户的非注意事件相关电位的原始脑电信号。
进一步的,在步骤(6)中,对原始脑电信号进行处理和分析包括步骤:脑电预览、去除眼电和肌电伪迹,脑电分段、基线校正、去除伪迹、叠加平均、数字滤波和平滑化处理,保存并进行总平均后进行波形的识别与测量。
进一步的,在步骤(6)中,对所有成分以刺激起始点到波峰顶点之间的时间段作为其潜伏期,对于P1、N1、P2成分,波幅的测量采用基线—波峰的方法,vMMN和P3a成分波幅用相应时间窗内的平均波幅进行分析。
进一步的,在步骤(6)中,阈上水平的视标刺激图片刺激产生的脑电信号强度高于阈值水平的脑电信号强度,阈值水平的视标刺激图片刺激产生的脑电信号强度高于阈下水平的脑电信号强度。
进一步的,在步骤(7)中,根据用户自身的波形图比对判断出视敏度的大小,从而建立脑电与视敏度的相关性。
进一步的,视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口应用于视敏度自动识别的设备开发或脑机交互的电子娱乐。
借由上述方案,本发明具有以下优点:
针对目前缺少视力非注意加工的脑-机接口,本发明以“视觉信息加工的生理和心理学属性,以及高级视中枢可对刺激进行非注意处理和分析”为理论依据,设计与视力相关的不同视觉刺激信息,记录出高级视中枢的视标视角非注意加工ERP成分,通过自身比对方法,分析其与视觉刺激信息的对应关系,建立视力ERP脑-机接口;本发明可帮助自动评价用户的视力是否可以看清视标并反馈控制电脑等显示设备,使电脑等显示设备达到能够自动调整大小的目的,也可用于新型脑机交互的电子娱乐;应用本发明的方法,可以建立视觉信息与大脑自动处理过程中产生的ERP波形进行交互对应识别,建立视敏度自动识别ERP非注意加工脑-机接口,为视力的客观检测提供新的技术手段,克服需要主观配合的缺点,降低视觉信息交互难度,提高视觉功能检查的客观性,本发明开发相应的视觉功能仪器检测设备具有广泛的应用前景,可为临床、眼视光和司法鉴定行业服务,并将产生巨大的社会效益和经济效益。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,并可依照说明书的内容予以实施,以下为本发明的实施例,并配合附图详细说明如后。
附图说明
图1是本发明视力视标刺激非注意加工ERP检测实施流程图;
图2是本发明刺激序列模式图;
图3是本发明脑电记录系统电极分布示意图;
图4是用户在不同视角的视标刺激下的ERP波形图;
图5是不同距离视力表视标图片与视角视标的换算关系。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
本发明的视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,包括以下步骤:
(1)制作视力表视标刺激图片,并存储于事件相关电位处理装置中;
(2)将处理装置与检测脑电信号的放大器及多导联电极帽连接;
(3)设定处理装置中视标刺激图片对用户的视觉刺激参数;
(4)在用户进行视觉刺激的同时对用户施加听觉刺激;
(5)通过多导联电极帽及放大器采集步骤(4)过程中用户的非注意事件相关电位的原始脑电信号;
(6)应用处理装置对原始脑电信号处理和分析,得到不同视敏度视标刺激用户所引出的事件相关的波形图;
(7)根据波形图建立脑电与视敏度的相关性,进而建立视敏度自动识别非注意事件相关电位脑-机接口,具体实施方式如下:
图1是本发明视力视标刺激非注意加工ERP检测实施流程图。首先选用LogMAR视力表的翻转E字视标(即开口/朝向不同的E字),根据相关视力表国标,制作在电子设备显示屏中视标大小与2m的识别距离相匹配的视标,从0.1-1.0共11组大小的E字视标,各自包括朝向为向上、向下、向左、向右的视标,并通过受试者的盲测来确定显示屏中的视角与受试者的主观视力相匹配。表1为不同距离视力表视标图片与视角视标的换算关系。
采用跨通道视觉Oddball三刺激非注意实验模式,刺激序列包括阈上水平、阈值水平、阈下水平;其中阈值水平视标与受试者常规视力表检查的标准视标一致,阈上水平代表受试者标准视力视标的上一行视标大小,阈下水平代表受试者标准视力视标的下一行视标大小。每组刺激序列包括标准刺激(朝向为右的E字)、第一偏差刺激(朝向为左的E字)、第二偏差刺激(朝向为上的E字)、第三偏差刺激(朝向为下的E字)四种类型,出现概率分别为70%、10%、10%、10%。视标呈现时间为300ms,相邻两个视标刺激间隔时间为500ms,视标刺激共出现240次。
将32多导联电极帽戴在受试者头上,采用国际10-20脑电记录系统电极分布方式(如图3所示)采集以下过程中用户的非注意事件相关电位的原始脑电信号。图3中,Cz电极为冠状线与矢状线的交点,Oz电极为枕骨粗隆中线上方1.5cm~3cm处,Fz电极为前额正中鼻根部上方1.5cm~3cm处。然后受试者坐于暗室的靠背椅上,眼角膜与电视屏中心等高,即眼睛水平直视于显示屏中央。被试实验眼单眼进行实验,用遮盖物遮蔽非实验用眼。刺激序列随机呈现在电脑屏幕上,与此同时要求被试认真注意听觉刺激声音“ne”并进行计数,同时眼睛平视前方屏幕中央即可,结束后让被试者回答听觉刺激出现的次数。
对采集的ERP波形进行脑电预览、去除眼电和肌电等伪迹后,进行脑电分段、基线校正、去除伪迹、叠加平均、数字滤波和平滑化处理等,保存并进行总平均后进行波形的识别与测量,最后进行统计分析。对所有成分以刺激起始点到波峰顶点之间的时间段作为其潜伏期,对于P1、N1和P2等早期成分,波幅的测量采用基线-波峰的方法,vMMN和P3a成分波幅用相应时间窗内的平均波幅进行统计分析。图4是用户在不同视角的视标刺激下的ERP波形图,分析结果表明:阈上视标(大视标)能够采集到峰值较高的波形,阈值视标同样可以采集到相应的ERP波形,而阈下视标(小视标)无法引出相应的ERP波形,可见该刺激序列模式下很好地区分出视力视标的大小,即视标大小与刺激产生的脑电信息相匹配,测试过程中不需要被试者的主观配合,根据被试者大脑对视标大小的非注意自动识别加工,能够轻易检测出不同视角视标刺激被试者所产生的脑电变化,说明本发明能够建立非注意加工脑-机接口。
本发明涉及视觉脑机接口中的视觉刺激呈现方法,利用“视觉信息加工的生理和心理学属性以及高级视中枢可对刺激进行非注意处理和分析”的原理,通过三个相邻或邻近的视力表的视标进行频率组合出6种不同的目标;在听觉干扰情况下通过脑电采集设备在脑区记录到多导脑电信号后,用相关分析法识别出被试者能够识别的是哪些目标,并可根据采集的脑电信号确定其能够识别的最小视标视角。本发明的视力视标呈现方法可用普通计算机屏幕显示器实现,目标大小、亮度容易控制,与其他视觉诱发脑-机接口相比,可实现非注意情况下的自动识别,从而建立视觉非注意脑-机交互。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,并不用于限制本发明,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变型,这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)制作与视力表视角相对应的视标刺激图片,并存储于事件相关电位处理装置中;
(2)设定所述事件相关电位处理装置中的视标刺激图片对用户进行视觉刺激的参数;
(3)将所述事件相关电位处理装置与检测脑电信号的放大器及多导联电极帽连接;
(4)在对用户进行视标图片视觉刺激的同时对用户施加听觉刺激;
(5)通过所述多导联电极帽及所述放大器采集步骤(4)过程中用户的视觉非注意事件相关电位的原始脑电信号;
(6)应用所述事件相关电位处理装置对所述原始脑电信号处理和分析,得到不同视敏度视标刺激用户时所引出的事件相关的波形图;
(7)根据所述波形图建立脑电信号与视敏度的相关性,建立所述视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口。
2.根据权利要求1所述的视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,其特征在于:在步骤(2)中,所述视觉刺激参数对应的刺激序列包括阈上水平、阈值水平、阈下水平,每组所述刺激序列包括标准刺激和偏差刺激,所述标准刺激与偏差刺激的视标的朝向不同。
3.根据权利要求2所述的视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,其特征在于:所述视觉刺激参数包括每个所述视标刺激图片呈现的时间、相邻两个所述视标刺激图片出现的间隔时间、刺激次数及所述标准刺激和偏差刺激出现的概率。
4.根据权利要求3所述的视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,其特征在于:每个所述视标刺激图片呈现的时间为100-300ms、相邻两个所述视标刺激图片出现的间隔时间为300-800ms,每个视标刺激次数为180-300次,所述标准刺激出现的概率为70%-90%,所述偏差刺激出现的总概率为10%-30%。
5.根据权利要求2所述的视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,其特征在于:所述标准刺激与偏差刺激的视标的朝向为向上、向下、向左或向右。
6.根据权利要求1所述的视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,其特征在于:在步骤(1)中,所述事件相关电位处理装置为计算机。
7.根据权利要求1所述的视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,其特征在于:在步骤(1)中,所述视标刺激图片为根据LogMAR视力表制作出呈现在处理装置中与相应视敏度视角相同的图片。
8.根据权利要求1所述的视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,其特征在于:在步骤(3)中,所述多导联电极帽为16-64多导联电极帽;所述放大器为16-64导脑电信号放大系统。
9.根据权利要求1所述的视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,其特征在于:在步骤(4)中,用户与所述视标刺激图片的距离为1m-5m。
10.根据权利要求1所述的视敏度自动识别的非注意事件相关电位脑-机接口方法,其特征在于,在步骤(6)中,对所述原始脑电信号进行处理和分析包括步骤:脑电预览、去除眼电和肌电伪迹,脑电分段、基线校正、去除伪迹、叠加平均、数字滤波和平滑化处理,保存并进行总平均后进行波形的识别与测量。
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---|---|
CN (1) | CN106484106A (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110063727A (zh) * | 2018-01-24 | 2019-07-30 | 苏州维视诺电子科技有限公司 | 一种判断用户视觉能力的方法和系统 |
CN110251064A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-09-20 | 西安交通大学 | 基于运动视觉诱发电位的视敏度检测方法 |
CN110975150A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-10 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种确定转捩点的方法及相关产品 |
CN111008610A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-14 | 哈尔滨工业大学 | 一种信息相关脑电位诱发实验方法 |
CN111671418A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-09-18 | 深圳大学 | 一种考虑脑工作状态的事件相关电位采集方法及系统 |
CN114781461A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-07-22 | 北京理工大学 | 一种基于听觉脑机接口的目标探测方法与系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20070109260A (ko) * | 2006-05-10 | 2007-11-15 | 진경수 | 색채를 이용한 뉴로피드백 장치 및 그 제어방법 |
CN103093089A (zh) * | 2013-01-10 | 2013-05-08 | 南京大学 | 一种视觉p300脑-机接口系统数据优化方法 |
CN105266805A (zh) * | 2015-10-23 | 2016-01-27 | 华南理工大学 | 一种基于视听觉脑机接口的意识状态检测方法 |
-
2016
- 2016-09-26 CN CN201610847892.8A patent/CN106484106A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20070109260A (ko) * | 2006-05-10 | 2007-11-15 | 진경수 | 색채를 이용한 뉴로피드백 장치 및 그 제어방법 |
CN103093089A (zh) * | 2013-01-10 | 2013-05-08 | 南京大学 | 一种视觉p300脑-机接口系统数据优化方法 |
CN105266805A (zh) * | 2015-10-23 | 2016-01-27 | 华南理工大学 | 一种基于视听觉脑机接口的意识状态检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
孟欢欢: "不同视敏度水平的脑认知事件相关电位初步研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110063727A (zh) * | 2018-01-24 | 2019-07-30 | 苏州维视诺电子科技有限公司 | 一种判断用户视觉能力的方法和系统 |
WO2019144893A1 (zh) * | 2018-01-24 | 2019-08-01 | 陶陆阳 | 一种判断用户视觉能力的方法和系统 |
CN110251064A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-09-20 | 西安交通大学 | 基于运动视觉诱发电位的视敏度检测方法 |
CN111008610A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-14 | 哈尔滨工业大学 | 一种信息相关脑电位诱发实验方法 |
CN111008610B (zh) * | 2019-12-16 | 2024-03-22 | 哈尔滨工业大学 | 一种信息相关脑电位诱发实验方法 |
CN110975150A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-10 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种确定转捩点的方法及相关产品 |
CN111671418A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-09-18 | 深圳大学 | 一种考虑脑工作状态的事件相关电位采集方法及系统 |
CN111671418B (zh) * | 2020-06-11 | 2023-11-28 | 深圳大学 | 一种考虑脑工作状态的事件相关电位采集方法及系统 |
CN114781461A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-07-22 | 北京理工大学 | 一种基于听觉脑机接口的目标探测方法与系统 |
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |