CN113855052B - 一种基于正念冥想的神经反馈干预系统及方法 - Google Patents
一种基于正念冥想的神经反馈干预系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113855052B CN113855052B CN202111187018.3A CN202111187018A CN113855052B CN 113855052 B CN113855052 B CN 113855052B CN 202111187018 A CN202111187018 A CN 202111187018A CN 113855052 B CN113855052 B CN 113855052B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- electroencephalogram signal
- module
- feedback
- electroencephalogram
- intervention
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 title claims abstract description 116
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 230000008451 emotion Effects 0.000 claims abstract description 86
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 67
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 51
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 39
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 37
- 210000000860 cochlear nerve Anatomy 0.000 claims abstract description 33
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 31
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 claims abstract description 29
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims description 51
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 claims description 38
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 17
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 14
- 210000001061 forehead Anatomy 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 230000003183 myoelectrical effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 4
- 238000005312 nonlinear dynamic Methods 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 208000020016 psychiatric disease Diseases 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 2
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 2
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 2
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 2
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000004070 electrodeposition Methods 0.000 description 1
- 230000008909 emotion recognition Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
- A61B5/375—Electroencephalography [EEG] using biofeedback
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
- A61B5/372—Analysis of electroencephalograms
- A61B5/374—Detecting the frequency distribution of signals, e.g. detecting delta, theta, alpha, beta or gamma waves
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
- A61B5/377—Electroencephalography [EEG] using evoked responses
- A61B5/38—Acoustic or auditory stimuli
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4836—Diagnosis combined with treatment in closed-loop systems or methods
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/7405—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using sound
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Pathology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Psychology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physiology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
本申请提供一种基于正念冥想的神经反馈干预系统及方法，所述系统包括脑电信号采集模块、脑电信号预处理模块、脑电信号特征提取模块、归一化神经反馈指标计算模块和归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块；其中，脑电信号采集模块包括便携式三导脑电信号传感器以及脑电信号接收子模块；本申请通过便携式三导脑电信号传感器收集脑电信号并计算第一情绪状态值，通过神经反馈指标归一化模型得到第二情绪状态值以降低脑电信号个体差异所造成的负面影响，从而将归一化神经反馈指标映射为基于自然声音的听觉神经反馈实现实时给予训练者反馈的目的，进而改善正念冥想训练效果。
Description
技术领域
本申请涉及医疗辅助干预系统技术领域，尤其涉及一种基于正念冥想的神经反馈干预系统及方法。
背景技术
脑电信号在情感识别、情感计算、医疗辅助干预等领域具有广泛的应用，针对精神障碍的识别与干预是脑电信号的主要应用领域之一。研究表明脑电信号与压力、焦虑、抑郁等症状具有很强的关联性，因此在针对该类精神障碍进行干预时，多采用脑电信号作为量化指标。
现有神经反馈系统经过预处理、特征提取后得到的脑电信号指标(神经反馈指标)通常作为对某种精神障碍进行量化的手段，如前额不对称性，不同波段功率比值等。但是，现有神经反馈系统获取降噪预处理后的脑电信号进行特征提取，获取神经反馈指标并未考虑脑电信号的个体差异，不对神经反馈指标进行任何处理，其映射的反馈形式无法满足不同人群的差异化需求，导致由于个体差异的存在，无法准确应对不同的人群，使得神经反馈效果不好。
正念冥想是一种压力干预手段，现有正念冥想系统，通常不存在任何形式反馈；在整个正念冥想训练过程中会存在暂停间隙，在此期间由于没有任何形式的反馈，使得用户体验不好，降低正念冥想的训练效果。
发明内容
本申请提供了一种基于正念冥想的神经反馈干预系统及方法，以解决的问题现有神经反馈并未考虑脑电信号的个体差异、正念冥想训练缺乏对训练者的反馈以及正念冥想存在暂停间隙的问题。
一方面，本申请提供一种基于正念冥想的神经反馈干预系统，包括：
脑电信号采集模块、脑电信号预处理模块、脑电信号特征提取模块、归一化神经反馈指标计算模块和归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块；
其中，所述脑电信号采集模块包括传感器以及脑电信号接收子模块，所述传感器与所述脑电信号接收子模块通过蓝牙连接；
所述脑电信号采集模块被配置为采集用户脑电信号，将采集到的脑电信号发送给所述脑电信号预处理模块；所述脑电信号采集模块与脑电信号预处理模块无线连接；
所述脑电信号预处理模块被配置为接收所述脑电信号并进行去噪声处理，得到处理后的第一脑电信号，将所述第一脑电信号发送给脑电信号特征提取模块；
所述脑电信号特征提取模块被配置为将接收的所述第一脑电信号进行特征提取得到关于多个波段的线性和非线性特征，根据不同波段的线性和非线性特征计算出第一情绪状态值，并将所述第一情绪状态值发送给归一化神经反馈指标计算模块；
所述归一化神经反馈指标计算模块被配置为将所述第一情绪状态值代入归一化模型，通过归一化操作将所述第一情绪状态值按比例缩放得到第二情绪状态值，并发送给所述归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块；
所述归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块被配置为将所述第二情绪状态值通过自然声音音量映射模型及自然声音种类映射模型进行声音映射，得到映射后的第一音频，并将第一音频发送给用户。
另一方面，本申请提供一种基于正念冥想的神经反馈干预方法，包括：
采集用户脑电信号，将采集到的脑电信号进行存储；其中，所述脑电信号存储在脑电信号缓冲区；
读取脑电信号缓冲区的脑电信号并进行去噪声处理，得到去噪声处理后的第一脑电信号；
将所述第一脑电信号进行特征提取得到所述第一脑电信号关于多个波段的线性和非线性特征；
根据所述线性和非线性特征计算出第一情绪状态值；
将所述第一情绪状态值代入归一化模型，通过归一化操作将所述第一情绪状态值按比例缩放得到第二情绪状态值；
将第二情绪状态值通过自然声音音量映射模型及自然声音种类映射模型进行声音映射，得到映射后的第一音频，并将第一音频发送给用户；
采集第二脑电信号，并判断是否满足结束干预条件；所述结束干预条件包括第一干预条件以及第二干预条件；其中，所述第二脑电信号为用户听取第一音频后的脑电信号；
如果不满足结束干预条件，获取用户当前脑电信号继续下一轮神经反馈干预。
由以上技术内容可知，本申请提供一种基于正念冥想的神经反馈干预系统及方法，所述系统包括脑电信号采集模块、脑电信号预处理模块、脑电信号特征提取模块、归一化神经反馈指标计算模块和归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块；其中，脑电信号采集模块包括便携式三导脑电信号传感器以及脑电信号接收子模块；本申请通过便携式三导脑电信号传感器收集脑电信号并计算第一情绪状态值，通过神经反馈指标归一化模型得到第二情绪状态值以降低脑电信号个体差异所造成的负面影响，从而将第二情绪状态值为基于自然声音的听觉神经反馈实现实时给予训练者反馈的目的，进而改善正念冥想训练效果。
本申请的有益效果为：
首先，本申请提供的基于正念冥想的神经反馈干预系统采用便携式三导脑电信号传感器进行采集用户脑电信号，该设备采用前额三导联计算第一情绪状态值(神经反馈指标)，相比于传统电极帽，其数据处理量大幅减少，同时能够保证第一情绪状态值的计算完整性。该设备包含硬件数据处理程序，相比使用软件进行数据预处理，其计算效率得到大幅提升，能够有效满足神经反馈的实时性要求；该设备采用蓝牙协议传输脑电信号，提高其便携性；采用医用半湿电极作为传导介质，降低操作复杂性，并提升信号传输质量。
其次，本申请提供的基于正念冥想的神经反馈干预系统充分考虑脑电信号个体差异所带来的影响，使得基于正念冥想的神经反馈干预系统能够采用统一的接口接收第一情绪状态值，并以统一的形式进行反馈形式的映射；通过系统中的归一化神经反馈指标计算模块设置的归一化模型进行归一化处理，该模型具备较强的计算性能，能够实时进行归一化，能够满足神经反馈的性能需求。
最后，本申请提供的基于正念冥想的神经反馈干预系统中的归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块弥补正念冥想训练缺乏对反馈的缺陷，能够在正念冥想训练过程中实时给予训练者反馈，使其能够根据接收的反馈进行自我调节，以达到提升正念冥想训练效果的目的；还填补正念冥想训练指导语存在的暂停间隙，在正念冥想训练指导语保持静默时仍然提供听觉刺激，从而有效降低心智游移的出现概率，降低因训练被动性中断产生训练效果下降的概率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术中神经反馈流程图；
图2为本申请实施例提供的脑电信号采集电位及参考电位示意图；
图3为本申请使用的便携式三导脑电信号传感器图；
图4为本申请实施例中滑动窗口示意图；
图5为本申请实施例中神经反馈指标归一化模型映射函数图；
图6为本申请实施例中自然声音种类映射模型图；
图7为本申请提供的基于正念冥想的神经反馈干预系统结构图。
具体实施方式
下面将详细地对实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的系统和方法的示例。
参见图1，为现有技术中神经反馈流程图。
现有神经反馈并未考虑脑电信号的个体差异。研究指出脑电信号尤其是神经反馈指标存在较强的个体差异，进行反馈形式映射时应充分考虑不同群体个体差异所带来的影响。由于个体差异的存在，不同人的同一神经反馈指标值对应不同的情绪状态，因此不加考虑地使用神经反馈指标导致干预效果产生差异。
基于此，本申请提供一种基于正念冥想的神经反馈干预系统，包括：
脑电信号采集模块、脑电信号预处理模块、脑电信号特征提取模块、归一化神经反馈指标计算模块和归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块；
其中，所述脑电信号采集模块包括传感器以及脑电信号接收子模块，所述传感器与所述脑电信号接收子模块通过蓝牙连接；
所述脑电信号采集模块被配置为采集用户脑电信号，将采集到的脑电信号发送给所述脑电信号预处理模块；所述脑电信号采集模块与脑电信号预处理模块无线连接；
所述脑电信号预处理模块被配置为接收所述脑电信号并进行去噪声处理，得到处理后的第一脑电信号，将所述第一脑电信号发送给脑电信号特征提取模块；
所述脑电信号特征提取模块被配置为将接收的所述第一脑电信号进行特征提取得到关于多个波段的线性和非线性特征，根据不同波段的线性和非线性特征计算出第一情绪状态值，并将所述第一情绪状态值发送给归一化神经反馈指标计算模块；
所述归一化神经反馈指标计算模块被配置为将所述第一情绪状态值代入归一化模型，通过归一化操作将所述第一情绪状态值按比例缩放得到第二情绪状态值，并发送给所述归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块；
所述归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块被配置为将所述第二情绪状态值通过自然声音音量映射模型及自然声音种类映射模型进行声音映射，得到映射后的第一音频，并将第一音频发送给用户。
本申请提供的基于正念冥想的神经反馈干预系统中的脑电信号采集模块由便携式三导脑电信号传感器及对应的脑电信号接收子模块组成，由便携式三导脑电信号传感器收集脑电信号，通过蓝牙传输至相应的脑电信号接收模块，并将接收到的脑电信号传入脑电信号预处理模块。
本申请提供的基于正念冥想的神经反馈干预系统中的脑电信号预处理模块对采集到的脑电信号进行噪声预处理以得到较为纯净的脑电信号。常见的噪声包括肌电噪声、眼电噪声、工频干扰、基线漂移。脑电信号预处理需将上述噪声从混合信号中剔除。
脑电信号预处理模块中使用基于布莱克曼窗的有限长单位冲激响应滤波器去除肌电噪声。脑电信号预处理模块使用小波变换结合卡尔曼滤波的模型来去除眼电噪声：通过小波变换定位到脑电信号中的眼电区域，构造出眼电伪迹，从而利用卡尔曼滤波提取到纯净的脑电信号。脑电信号预处理模块采用50Hz陷波器去除工频干扰。脑电信号预处理模块采用直流基线校准，分段去除线性趋势项。
本申请提供的基于正念冥想的神经反馈干预系统中的脑电信号特征提取模块根据得到的相对纯净的脑电信号进行特征提取操作。通过频域分析方法计算出Alpha、Beta、Delta、Theta、Gamma波段的线性特征，通过非线性动力学方法计算出Alpha、Beta、Delta、Theta、Gamma波段的非线性特征。根据不同波段的线性和非线性特征计算出第一情绪状态值。
第一情绪状态值即为原始神经反馈指标，第二情绪状态值为归一化神经反馈指标。第一情绪状态值与原始反馈指标为同一概念，第二情绪状态值与归一化神经反馈指标为同一概念。
第一情绪状态值由不同波段线性、非线性特征计算，根据计算方法及采用波段、特征不同，第一情绪状态值能够反应不同情绪状态，如采用Theta波段绝对功率/Beta波段绝对功率计算出的第一情绪状态值能够反应注意力状态。第一情绪状态值为计算出的原始数据，由于脑电信号个体差异的存在，不同人的同一第一情绪状态值可能在数值上较大差异，不利于进行神经反馈映射。
第二情绪状态值由第一情绪状态值按归一化模型进行等比例缩放，其取值范围在-1到1，有效解决脑电信号个体差异带来的影响。
本申请提供的基于正念冥想的神经反馈干预系统中的归一化神经反馈指标计算模块采用神经反馈归一化模型对传统神经反馈进行改进，即不直接采用第一情绪状态值进行反馈形式映射，而是先对原始信号输入归一化模型，以得到的第二情绪状态值进行反馈形式映射。通过归一化操作，将所有人群的第一情绪状态值按比例缩放至同一区间，能够有效避免脑电信号个体差异带来的影响，使得系统能够采用统一的接口接收第二情绪状态值，并采用统一的格式进行反馈形式映射。
其中，所述归一化模型为：
M＝{m1,m2,…,mi,…}为第一情绪状态值的时间序列，其中mi代表第i秒的第一情绪状态值，在所述时间序列上添加长度为20个数据点的滑动窗口，Mmax为当前滑动窗口中第一情绪状态值的最大值，Mmin为当前滑动窗口中第一情绪状态值的最小值，Mmean为当前滑动窗口中第一情绪状态值的平均值，则ni为第i秒的第二情绪状态值，且ni∈[-1,1],ni∈R。其中滑动窗口如图4所示。
经过神经反馈指标归一化模型得到第二情绪状态值，并将其传入归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块。
需要指出的是此处的M＝{m1,m2,…,mi,…}为第一情绪状态值时间序列的代称，可根据实际需求采用不同的神经反馈指标以适应不同的干预需求。例如，针对压力干预可采用FAA(Frontal Alpha Asymmetry，前额阿尔法不对称性)，其计算公式为FAA＝LnR-LnL，其中R为Fp2电极Alpha波段功率，L为Fp1电极Alpha波段功率；针对焦虑干预可采用ABR(阿尔法波与贝塔波功率之比)，其计算公式为其中Alpha1为Fp1电极Alpha波段功率，Beta1为Fp1电极Beta波段功率，Alpha2为Fp2电极Alpha波段功率，Beta2为Fp2电极Beta波段功率。
传统正念冥想训练缺乏反馈的特质导致训练者无法得知自身训练状态以及训练前后情绪状态变化情况，因此将神经反馈与正念冥想相结合，通过神经反馈基于训练者实时反馈，并通过计算训练者在训练前后的相关情绪状态值得到其在训练前后的情绪变化情况。考虑到正念冥想训练通常需闭眼静坐进行，因此反馈形式应采用听觉刺激而不宜采用视觉、触觉等刺激。针对正念冥想指导语存在暂停间隙的缺陷，使用自然声音填补暂停间隙，即在播放正念冥想指导语的同时播放自然声音，降低心智游移带来的负面影响。
本申请将自然声音与神经反馈相结合，以基于自然声音的听觉神经反馈呈现，即反馈形式为自然声音的变化。将训练者的脑电信号映射为自然声音的变化，并根据脑电信号与情绪变化的关系映射出自然声音的变化与情绪变化的关系。训练者通过感知自然声音的变化即可得知自身当前的情绪状态，并在训练前后对比神经反馈指标得到训练者的情绪变化状态，以训练者可以接受的方式呈现。
本申请提供的基于正念冥想的神经反馈干预系统中的归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块将接收到的第二情绪状态值进行基于自然声音的听觉神经反馈的映射。基于自然声音的听觉神经反馈的反馈形式为自然声音的变化，包含自然声音音量的变化以及同时播放的自然声音种类的变化。
针对自然声音音量的变化，采用如下的自然声音音量映射模型：
OutputVolume＝W*SystemVolume
Volume＝-0.5*N+0.5；
其中，OutputVolume为用户最终接收的音量，SystemVolume为当前设备音量，W为权重调节参数，dBStep为分贝调节步长，Volume为第二情绪状态值映射函数，N为第二情绪状态值时间序列。
该映射模型完成第二情绪状态值到使用者，最终接收的音量的映射。归一化神经反馈指标与使用者最终接收的音量的映射函数如图5所示。
针对同时播放的自然声音种类的变化，采用如图6所示的自然声音种类映射模型。第二情绪状态值越大，同时播放的自然声音种类越多；第二情绪状态值越小，同时播放的自然声音种类越少。通过改变同时播放的自然声音种类，配合自然声音音量的变化，营造出安静或嘈杂的听觉环境，以声音反馈(第一音频)的形式提醒使用者当前情绪状态，具体如下：当第二情绪状态值越接近-1，使用者所感知到的听觉环境越嘈杂，提醒其当前情绪状态较差；当第二情绪状态值越接近1，感知到的听觉环境越安静，提醒其当前情绪状态较好。
根据第二情绪状态值即可指示使用者当前情绪状态，第二情绪状态值越接近1，说明被试状态越好；归一化神经反馈指标值越接近-1，说明被试状态越差。
使用者收到第一音频后，进行自我调节，此过程将改变使用者产生的脑电信号，变化后的脑电信号被脑电信号采集模块接收，以进行下一轮反馈。
可选的，所述传感器为便携式三导脑电信号传感器，通过放置在前额脑区的Fp1、Fp2、Fpz三个导联电位，采集用户的脑电信号，并将采集到的所述脑电信号通过蓝牙发送给脑电信号接收子模块；所述传感器以A1或A2作为参考电位，采用医用半湿电极作为传导介质，通过耳夹电极与用户连接。
现有神经反馈所使用的脑电信号传感器多为电极帽，采用32导或64导联。尽管能够收集更多的脑电信号，然而常见的神经反馈指标计算仅涉及2-4个导联，提升导联数目对于神经反馈指标计算并无显著性帮助。由于导联数量较多，脑电信号处理性能较差，无法满足神经反馈对于实时性的要求。
本申请使用兰州大学普适感知与智能系统实验室自主研发的便携式三导脑电信号传感器。该脑电信号传感器采用前额三个导联采集脑电数据，在保证神经反馈指标计算完整性的同时降低脑电信号维度以此提高计算性能，同时该传感器将部分脑电预处理程序固化至硬件，相比于使用软件进行脑电预处理，其处理性能得到大幅度提升。不同于传统电极帽采用有线连接方式，本申请所采用脑电信号传感器使用蓝牙传输脑电信号，具备易操作性、便携性等特点。通过改进神经反馈所采用的脑电信号传感器，脑电信号处理效率得到显著提升，可以满足神经反馈的性能需求。其中，各电位如图2所示。
该脑电信号传感器采用医用半湿电极作为传导介质，在提高导电性能的同时有效降低实验人员的操作难度以及设备穿戴时间，降低使用者的抵触心理。
该脑电信号传感器采用蓝牙4.0协议传输脑电信号、各导联脑电信号采样率为250Hz、采样精度24bit、各导联功耗小于15mW，低噪声放大倍数为24倍、最大放大信号1μV、电源电压3.3V。该脑电数据采集设备内部由数字和模拟两大部分构成。数字电路主要包括A/D转换器、DSP、USB芯片以及直流校正电路和交流阻抗检测电路。模拟部分包括前置放大电路以及滤波电路，采集系统的核心是前置放大电路，对于电路性能有很大提升，滤波电路包括陷波和低通两部分，脑电信号采集时的工频干扰由陷波电路处理。便携式三导脑电信号传感器如图3所示。
可选的，所述系统还包括脑电信号存储模块，所述脑电信号存储模块被配置为存储正念冥想训练过程中产生的脑电信号及其处理后数据；
所述脑电信号存储模块分别与脑电信号采集模块、脑电信号预处理模块、脑电信号特征提取模块、归一化神经反馈指标计算模块以及归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块连接；所述脑电信号存储模块分为四个子模块：脑电信号缓冲区子模块，脑电信号数据文件子模块，脑电信号特征缓冲区子模块，归一化神经反馈指标缓冲区子模块；其中，不同子模块分别存储对应缓冲区的脑电信号及其处理后数据。
脑电信号缓冲区子模块是脑电信号采集模块和脑电信号预处理模块的数据传递通道。该模块在内存中开辟一块缓冲区，即脑电信号缓冲区。向脑电信号采集模块开放数据写入权限，使得脑电信号采集模块只能向脑电信号缓冲区写入数据而不能读取数据；向脑电信号预处理模块开放数据读取权限，使得脑电信号预处理模块只能从脑电信号缓冲区读取数据而不能写入数据。
脑电信号数据文件子模块是脑电信号预处理模块和脑电信号特征提取模块的数据传递通道。该模块在磁盘中新建脑电信号数据文件，并向脑电信号预处理模块开放数据写入权限，使得脑电信号预处理模块只能向脑电信号缓冲区写入数据而不能读取数据；向脑电信号特征提取模块开放数据读取权限，使得脑电信号特征提取模块只能从脑电信号缓冲区读取数据而不能写入数据。
脑电信号特征缓冲区子模块是脑电信号特征提取模块和归一化神经反馈指标计算模块的数据传递通道。该模块在内存中开辟一块缓冲区，即脑电信号特征缓冲区。向脑电信号特征提取模块开放数据写入权限，使得脑电信号特征提取模块只能向脑电信号特征缓冲区写入数据而不能读取数据；向归一化神经反馈指标计算模块开放数据读取权限，使得归一化神经反馈指标计算模块只能从脑电信号特征缓冲区读取数据而不能写入数据。
归一化神经反馈指标缓冲区子模块是归一化神经反馈指标计算模块和归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块的数据传递通道。该模块在内存中开辟一块缓冲区，即归一化神经反馈指标缓冲区。向归一化神经反馈指标计算模块开放数据写入权限，使得归一化神经反馈指标计算模块只能向归一化神经反馈指标缓冲区写入数据而不能读取数据；向归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块开放数据读取权限，使得归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块只能从归一化神经反馈指标缓冲区读取数据而不能写入数据。除此之外，反馈停止控制模块中的监控子模块也拥有归一化神经反馈指标缓冲区的数据读取权限。
可选的，所述系统还包括反馈停止控制模块，所述反馈停止控制模块分别与所述脑电信号采集模块、归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块连接；所述反馈停止控制模块包括监控子模块和反馈截止子模块；
所述反馈停止控制模块被配置为采集第二脑电信号，并判断是否满足结束干预条件；如果不满足结束干预条件，发送指令给所述脑电信号采集模块继续下一轮神经反馈干预；
如果满足结束干预条件，停止神经反馈干预；其中，所述第二脑电信号为用户听取第一音频后的脑电信号。
反馈停止控制模块，相对独立于系统各功能模块之外，分为监控子模块及反馈截止子模块。
监控子模块负责持续监视第二情绪状态值。其通过获取归一化神经反馈指标缓冲区中的数据，判断当前是否满足反馈截止条件。当满足反馈截止条件时且当前应用场景为使用者居家使用时，监控子模块向反馈截止子模块发送截止信号；当满足反馈截止条件时且当前应用场景为使用者在训练师指导下使用，监控子模块将等待训练师确认，当训练师确认训练结束时，监控子模块向反馈截止子模块发送截止信号，否则不发送。
反馈截止子模块。该子模块负责接收截止信号并停止系统运作。当该子模块接收截止信号后，中断便携式三导脑电信号传感器与传感器对应的脑电信号接收子模块之间的蓝牙传导使系统停止运作。
本申请提供的系统由脑电信号采集模块、脑电信号预处理模块、脑电信号特征提取模块、归一化神经反馈指标计算模块、归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块组成反馈闭环，使用者通过多轮反馈闭环不断调整自身脑电信号。根据使用场景不同，设置以下反馈截止条件，当满足反馈截止条件时，停止系统运作。
使用者居家使用所设计系统时反馈截止条件：
(1)使用者第二情绪状态值稳定在某一阈值区间内。具体而言，当使用者的第二情绪状态值稳定在[0.9，1.0]的阈值区间内，且持续30s以上，则认为已经达到此次正念冥想训练目的，可以结束正念冥想训练。反馈停止控制模块使系统停止运作，在本应用场景中，一旦满足反馈截止条件，即“使用者的第二情绪状态值稳定在[0.9，1.0]的阈值区间内，且持续30s以上”，则反馈停止控制模块中的监控子模块将自动发送截止信号至反馈截止子模块。反馈截止子模块接收截止信号后停止系统运作。
(2)达到预定训练时间。本发明所涉及正念冥想训练持续时间约三十分钟，若使用者在此期间未满足(1)，则需持续进行正念冥想训练，直至训练结束。
使用者在训练师指导下使用本发明所设计系统时反馈截止条件：
(1)使用者第二情绪状态值稳定在某一阈值区间内。当使用者的第二情绪状态值稳定在[0.9，1.0]的阈值区间内，且持续30s以上，则认为已经达到此次正念冥想训练目的，可以结束正念冥想训练。反馈停止控制模块使系统停止运作，在本应用场景中，一旦满足反馈截止条件，即“使用者的第二情绪状态值稳定在[0.9，1.0]的阈值区间内，且持续30s以上”，则等待训练师确认，若训练师确认训练结束，反馈停止控制模块中的监控子模块将发送截止信号至反馈截止子模块，否则不发送。反馈截止子模块接收截止信号后停止系统运作。
(2)达到预定训练时间。正念冥想训练持续时间由训练师决定，若使用者在此期间未满足“第二情绪状态值稳定在[0.9,1.0]的阈值区间内，且持续30s以上”的条件，则需持续进行正念冥想训练，直至训练结束。
图7为本申请提供的基于正念冥想的神经反馈干预系统结构图。
本申请提供的基于正念冥想的神经反馈干预系统的工作原理为：脑电信号采集模块采集用户的脑电信号，脑电信号预处理模块将采集到的脑电信号进行噪声预处理；脑电信号特征提取模块将去噪声后的第一脑电信号进行特征提取以及计算得到第一情绪状态值；归一化神经反馈指标计算模块将第一情绪状态值代入归一化模型，通过归一化操作得到第二情绪状态值；归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块将第二情绪状态值进行声音映射，得到映射后的第一音频，并将第一音频发送给用户；反馈停止控制模块采集第二脑电信号(用户听取第一音频后的脑电信号)，并判断是否满足干预条件，如果不满足结束干预条件，脑电信号采集模块获取用户当前脑电信号继续下一轮神经反馈干预，进行多轮反馈闭环不断调整自身脑电信号。
另一方面，本申请还提供一种基于正念冥想的神经反馈干预方法，包括：
采集用户脑电信号，将采集到的脑电信号进行存储；其中，所述脑电信号存储在脑电信号缓冲区；
读取脑电信号缓冲区的脑电信号并进行去噪声处理，得到去噪声处理后的第一脑电信号；
将所述第一脑电信号进行特征提取得到所述第一脑电信号关于多个波段的线性和非线性特征；
根据所述线性和非线性特征计算出第一情绪状态值；
将所述第一情绪状态值代入归一化模型，通过归一化操作将所述第一情绪状态值按比例缩放得到第二情绪状态值；
将第二情绪状态值通过自然声音音量映射模型及自然声音种类映射模型进行声音映射，得到映射后的第一音频，并将第一音频发送给用户；
采集第二脑电信号，并判断是否满足结束干预条件；所述结束干预条件包括第一干预条件以及第二干预条件；其中，所述第二脑电信号为用户听取第一音频后的脑电信号；
如果不满足结束干预条件，获取用户当前脑电信号继续下一轮神经反馈干预。
可选的，所述读取脑电信号缓冲区的脑电信号并进行去噪声处理，得到去噪声处理后的第一脑电信号的步骤包括：
将所述原始脑电信号经过肌电噪声、眼电噪声、工频干扰以及基线漂移噪声去除操作，得到预处理后的第一脑电信号。
可选的，将所述第一脑电信号进行特征提取得到所述第一脑电信号关于多个波段的线性和非线性特征的步骤包括：
将所述第一脑电信号通过频域分析方法计算出Alpha、Beta、Delta、Theta、Gamma波段的线性特征，通过非线性动力学方法计算出Alpha、Beta、Delta、Theta、Gamma波段的非线性特征。
可选的，采集第二脑电信号，并判断是否满足结束干预条件的步骤还包括：
获取用户第二情绪状态值，判断所述第二情绪状态值是否在预设阈值区间内，若在预设阈值区间内，则满足第一干预条件；
判断用户的训练时间是否达到预设训练时间，若达到预设训练时间，则满足第二干预条件；
当第一干预条件以及第二干预条件同时满足时，判断满足结束干预条件，停止神经反馈干预。
下面给出具体案例说明本申请提供的基于正念冥想的神经反馈干预系统具体工作方法：
(1)实验准备：要求被试者填写基本信息，如姓名、年龄、性别等信息。在实验开始前告知被试其情绪状态与听觉神经反馈的关系，要求被试者在正念冥想训练过程中跟随正念冥想训练指导语进行训练，同时时刻感知接收的听觉神经反馈，并据此进行自我调剂。具体而言，当被试感知到的听觉环境越嘈杂，被试者被要求提高对于正念冥想训练的关注度，认真跟随正念冥想训练指导语进行训练；当被试者感知到的听觉环境越安静，被试者被要求保持当前状态。
(2)粘贴医用半湿电极：将医用半湿电极连接至便携式三导脑电信号传感器的Fp1、Fpz、Fp2三个导联，并按如图2所示电极位将医用半湿电极粘贴至被试前额脑区。
(3)设备连接：开启便携式三导脑电信号传感器电源，此时正念冥想的神经反馈干预系统启动，连接成功后在系统中点击开始采集按钮以进行脑电信号采集。由于采用蓝牙协议连接设备，当连接失败时需重启设备并再次进行采集操作。
(4)脑电信号采集：当连接成功并开始脑电信号采集后，便携式三导脑电信号传感器将通过蓝牙4.0协议以250Hz采样率向系统传输脑电信号，脑电信号被缓存至内存，并传入脑电信号预处理模块。
(5)正念冥想训练：当开始脑电信号采集后，为被者佩戴耳机并播放正念冥想训练指导语，在整个训练过程中不对正念冥想训练指导语进行任何形式的处理。
(6)脑电信号预处理：脑电信号预处理模块对接收到的原始脑电信号进行肌电噪声、眼电噪声、工频干扰、基线漂移等噪声去除操作，将得到的较为纯净的脑电信号传入脑电信号特征提取模块。
(7)脑电信号特征提取：脑电信号特征提取模块对接收到的较为纯净的脑电信号采用频域分析方法及非线性动力学方法计算出Alpha、Beta、Delta、Theta、Gamma波段的线性及非线性特征。根据事先确定的神经反馈指标公式计算第一情绪状态值，将其传入归一化神经反馈指标计算模块。
(8)归一化神经反馈指标计算：归一化神经反馈指标计算模块将接收到的第一情绪状态值输入神经反馈指标归一化模型，从而计算出第二情绪状态值，将其传入归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块。
(9)归一化神经反馈指标与听觉神经反馈的映射：归一化神经反馈指标与听觉神经反馈的映射通过自然声音音量映射模型完成如图5所示的映射关系，通过自然声音种类映射模型完成如图6所示的映射关系。通过改变同时播放的自然声音种类，配合自然声音音量的变化，营造出安静或嘈杂的听觉环境，以声音反馈的形式提醒使用者当前情绪状态，从而达到给予被试反馈的目的。
(10)自我调节：当被试接收到听觉神经反馈后，会根据实验前被告知的情绪状态与听觉神经反馈的关系进行自我调节。被试的自我调节将改变其脑电信号，使得改变后的脑电醒后被便携式三导脑电信号传感器接收，从而开启下一轮反馈。
本申请提供的实施例之间的相似部分相互参见即可，以上提供的具体实施方式只是本申请总的构思下的几个示例，并不构成本申请保护范围的限定。对于本领域的技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下依据本申请方案所扩展出的任何其他实施方式都属于本申请的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于正念冥想的神经反馈干预系统，其特征在于，包括：
脑电信号采集模块、脑电信号预处理模块、脑电信号特征提取模块、归一化神经反馈指标计算模块和归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块；
其中，所述脑电信号采集模块包括传感器以及脑电信号接收子模块，所述传感器与所述脑电信号接收子模块通过蓝牙连接；
所述脑电信号采集模块被配置为采集用户脑电信号，将采集到的脑电信号发送给所述脑电信号预处理模块；所述脑电信号采集模块与脑电信号预处理模块无线连接；
所述脑电信号预处理模块被配置为接收所述脑电信号并进行去噪声处理，得到处理后的第一脑电信号，将所述第一脑电信号发送给脑电信号特征提取模块；
所述脑电信号特征提取模块被配置为将接收的所述第一脑电信号进行特征提取得到关于多个波段的线性和非线性特征，根据不同波段的线性和非线性特征计算出第一情绪状态值，并将所述第一情绪状态值发送给归一化神经反馈指标计算模块；
所述归一化神经反馈指标计算模块被配置为将所述第一情绪状态值代入归一化模型，通过归一化操作将所述第一情绪状态值按比例缩放得到第二情绪状态值，并发送给所述归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块；
所述归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块被配置为将所述第二情绪状态值通过自然声音音量映射模型及自然声音种类映射模型进行声音映射，得到映射后的第一音频，并将第一音频发送给用户；
所述系统还包括反馈停止控制模块，所述反馈停止控制模块分别与所述脑电信号采集模块、归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块连接；所述反馈停止控制模块包括监控子模块和反馈截止子模块；
所述反馈停止控制模块被配置为采集第二脑电信号，并判断是否满足结束干预条件；如果不满足结束干预条件，发送指令给所述脑电信号采集模块继续下一轮神经反馈干预；
如果满足结束干预条件，停止神经反馈干预；其中，所述第二脑电信号为用户听取第一音频后的脑电信号；当满足反馈截止条件时且当前应用场景为使用者居家使用时，监控子模块向反馈截止子模块发送截止信号；当满足反馈截止条件时且当前应用场景为使用者在训练师指导下使用，监控子模块将等待训练师确认，当训练师确认训练结束时，监控子模块向反馈截止子模块发送截止信号，否则不发送。
2.根据权利要求1所述的基于正念冥想的神经反馈干预系统，其特征在于，所述传感器为便携式三导脑电信号传感器，通过放置在前额脑区的Fp1、Fp2、Fpz三个导联电位，采集用户的脑电信号，并将采集到的所述脑电信号通过蓝牙发送给脑电信号接收子模块；所述传感器以A1或A2作为参考电位，采用医用半湿电极作为传导介质，通过耳夹电极与用户连接。
3.根据权利要求1所述的基于正念冥想的神经反馈干预系统，其特征在于，所述系统还包括脑电信号存储模块，所述脑电信号存储模块被配置为存储正念冥想训练过程中产生的脑电信号及其处理后数据；
所述脑电信号存储模块分别与脑电信号采集模块、脑电信号预处理模块、脑电信号特征提取模块、归一化神经反馈指标计算模块以及归一化神经反馈指标与听觉神经反馈映射模块连接；所述脑电信号存储模块分为四个子模块：脑电信号缓冲区子模块，脑电信号数据文件子模块，脑电信号特征缓冲区子模块，归一化神经反馈指标缓冲区子模块；其中，不同子模块分别存储对应缓冲区的脑电信号及其处理后数据。
4.一种基于正念冥想的神经反馈干预方法，其特征在于，包括：
采集用户脑电信号，将采集到的脑电信号进行存储；其中，所述脑电信号存储在脑电信号缓冲区；
读取脑电信号缓冲区的脑电信号并进行去噪声处理，得到去噪声处理后的第一脑电信号；
将所述第一脑电信号进行特征提取得到所述第一脑电信号关于多个波段的线性和非线性特征；
根据所述线性和非线性特征计算出第一情绪状态值；
将所述第一情绪状态值代入归一化模型，通过归一化操作将所述第一情绪状态值按比例缩放得到第二情绪状态值；
将第二情绪状态值通过自然声音音量映射模型及自然声音种类映射模型进行声音映射，得到映射后的第一音频，并将第一音频发送给用户；
采集第二脑电信号，并判断是否满足结束干预条件；所述结束干预条件包括第一干预条件以及第二干预条件；其中，所述第二脑电信号为用户听取第一音频后的脑电信号；
如果不满足结束干预条件，获取用户当前脑电信号继续下一轮神经反馈干预；
采集第二脑电信号，并判断是否满足结束干预条件的步骤还包括：
获取用户第二情绪状态值，判断所述第二情绪状态值是否在预设阈值区间内，若在预设阈值区间内，则满足第一干预条件；
判断用户的训练时间是否达到预设训练时间，若达到预设训练时间，则满足第二干预条件；
当第一干预条件以及第二干预条件同时满足时，判断满足结束干预条件，停止神经反馈干预；当满足反馈截止条件时且当前应用场景为使用者居家使用时，监控子模块向反馈截止子模块发送截止信号；当满足反馈截止条件时且当前应用场景为使用者在训练师指导下使用，监控子模块将等待训练师确认，当训练师确认训练结束时，监控子模块向反馈截止子模块发送截止信号，否则不发送。
5.根据权利要求4所述的基于正念冥想的神经反馈干预方法，其特征在于，所述读取脑电信号缓冲区的脑电信号并进行去噪声处理，得到去噪声处理后的第一脑电信号的步骤包括：
将原始脑电信号经过肌电噪声、眼电噪声、工频干扰以及基线漂移噪声去除操作，得到预处理后的第一脑电信号。
6.根据权利要求5所述的基于正念冥想的神经反馈干预方法，其特征在于，将所述第一脑电信号进行特征提取得到所述第一脑电信号关于多个波段的线性和非线性特征的步骤包括：
将所述第一脑电信号通过频域分析方法计算出Alpha、Beta、Delta、Theta、Gamma波段的线性特征，通过非线性动力学方法计算出Alpha、Beta、Delta、Theta、Gamma波段的非线性特征。
7.根据权利要求6所述的基于正念冥想的神经反馈干预方法，其特征在于，将所述第一情绪状态值代入归一化模型步骤中的归一化模型为：
M＝{m1,m2,…,mi,…}为第一情绪状态值的时间序列，其中mi代表第i秒的第一情绪状态值，在所述时间序列上添加长度为20个数据点的滑动窗口，Mmax为当前滑动窗口中第一情绪状态值的最大值，Mmin为当前滑动窗口中第一情绪状态值的最小值，Mmean为当前滑动窗口中第一情绪状态值的平均值，则ni为第i秒的第二情绪状态值，且ni∈[-1,1],ni∈R。
8.根据权利要求7所述的基于正念冥想的神经反馈干预方法，其特征在于，所述自然声音音量映射模型为：
OutputVolume＝W*SystemVolume
Volume＝-0.5*N+0.5；
其中，OutputVolume为用户最终接收的音量，SystemVolume为当前设备音量，W为权重调节参数，dBStep为分贝调节步长，Volume为归一化神经反馈指标映射函数，N为归一化神经反馈指标时间序列。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111187018.3A CN113855052B (zh) | 2021-10-12 | 2021-10-12 | 一种基于正念冥想的神经反馈干预系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111187018.3A CN113855052B (zh) | 2021-10-12 | 2021-10-12 | 一种基于正念冥想的神经反馈干预系统及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113855052A CN113855052A (zh) | 2021-12-31 |
| CN113855052B true CN113855052B (zh) | 2024-04-23 |
Family
ID=78998737
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111187018.3A Active CN113855052B (zh) | 2021-10-12 | 2021-10-12 | 一种基于正念冥想的神经反馈干预系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113855052B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114376586A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-04-22 | 深圳康瑞霖科技有限公司 | 基于正念与脑电信号反馈的注意力训练系统 |
| CN114159065A (zh) * | 2022-02-14 | 2022-03-11 | 深圳市心流科技有限公司 | 一种基于脑电信号的间断冥想训练的评估方法和装置 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105395192A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-03-16 | 恒爱高科(北京)科技有限公司 | 一种基于脑电的可穿戴情感识别方法和系统 |
| CN106725462A (zh) * | 2017-01-12 | 2017-05-31 | 兰州大学 | 基于脑电信号的声光睡眠干预系统和方法 |
| CN107890349A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-04-10 | 上海惠诚科教器械股份有限公司 | 一种基于脑电波实时反馈的正念训练系统 |
| CN111068159A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-28 | 兰州大学 | 一种基于脑电信号的音乐反馈抑郁情绪调节系统 |
| CN112331308A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-05 | 北京心海导航教育科技股份有限公司 | 多通道智能减压放松管理系统 |
| CN112905015A (zh) * | 2021-03-08 | 2021-06-04 | 华南理工大学 | 一种基于脑机接口的冥想训练方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150351655A1 (en) * | 2013-01-08 | 2015-12-10 | Interaxon Inc. | Adaptive brain training computer system and method |
| US20170352283A1 (en) * | 2016-06-07 | 2017-12-07 | Cerekinetic, Inc. | Self-administered evaluation and training method to improve mental state |
-
2021
- 2021-10-12 CN CN202111187018.3A patent/CN113855052B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105395192A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-03-16 | 恒爱高科(北京)科技有限公司 | 一种基于脑电的可穿戴情感识别方法和系统 |
| CN106725462A (zh) * | 2017-01-12 | 2017-05-31 | 兰州大学 | 基于脑电信号的声光睡眠干预系统和方法 |
| CN107890349A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-04-10 | 上海惠诚科教器械股份有限公司 | 一种基于脑电波实时反馈的正念训练系统 |
| CN111068159A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-28 | 兰州大学 | 一种基于脑电信号的音乐反馈抑郁情绪调节系统 |
| CN112331308A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-05 | 北京心海导航教育科技股份有限公司 | 多通道智能减压放松管理系统 |
| CN112905015A (zh) * | 2021-03-08 | 2021-06-04 | 华南理工大学 | 一种基于脑机接口的冥想训练方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113855052A (zh) | 2021-12-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113855052B (zh) | 一种基于正念冥想的神经反馈干预系统及方法 | |
| CN103815902B (zh) | 基于脑电频域特征指标化算法的课堂教学评估系统及方法 | |
| WO2020187109A1 (zh) | 一种用户睡眠检测方法及系统 | |
| CN102715902A (zh) | 特殊人群的情绪监护方法 | |
| CN106618562A (zh) | 一种可穿戴的癫痫脑电发作脑区定位装置及定位方法 | |
| WO2021109601A1 (zh) | 一种麻醉深度的测量方法、存储介质及电子设备 | |
| US20230346285A1 (en) | Localized collection of biological signals, cursor control in speech assistance interface based on biological electrical signals and arousal detection based on biological electrical signals | |
| CN203763087U (zh) | 一种睡眠监测装置 | |
| CN112022122B (zh) | 一种睡眠监测耳机 | |
| CN109846499A (zh) | 基于智能穿戴设备的生物反馈方法及系统 | |
| CN104173044A (zh) | 一种用于癫痫治疗的闭环系统 | |
| WO2016168979A1 (zh) | 一种生命体征分析方法与系统 | |
| CN110957030A (zh) | 一种睡眠质量监测及交互系统 | |
| CN112717253A (zh) | 基于脑电波监测的声光结合唤醒装置 | |
| CN103816007B (zh) | 一种基于脑电频域特征指标化算法的耳鸣治疗设备及方法 | |
| CN115188448A (zh) | 一种基于脑电波的中医医生诊疗经验记录方法 | |
| CN110302462A (zh) | 一种基于脑电信号的神经反馈训练系统 | |
| Juez et al. | Development of a wearable system with In-Ear EEG electrodes for the monitoring of brain activities: An application to epilepsy | |
| CN211957134U (zh) | 一种睡眠质量监测及交互系统 | |
| CN104793743A (zh) | 一种虚拟社交系统及其控制方法 | |
| CN111956241A (zh) | 一种基于eeg信号的心理压力检测方法 | |
| CN107616785A (zh) | 一种头戴式智能健康诊断系统及其实现方法 | |
| CN208809272U (zh) | 一种心理调节装置 | |
| CN113208621A (zh) | 一种基于eeg信号的梦境交互方法、系统 | |
| Wang et al. | What you wear know how you feel: An emotion inference system with multi-modal wearable devices |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |