本發(fā)明屬于腦電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析，尤其是涉及一種腦機(jī)融合的大腦適應(yīng)性評(píng)估方法。

背景技術(shù)：

1、腦機(jī)接口(bci)系統(tǒng)為人腦與外部世界之間的通訊搭建了橋梁，使得人類(lèi)能夠在不借助肌肉的情況下與外周環(huán)境互動(dòng)。其中，以運(yùn)動(dòng)想象基礎(chǔ)的腦機(jī)接口(mi-bci)系統(tǒng)特別引人關(guān)注，系統(tǒng)不需要借助外界刺激，被試通過(guò)自發(fā)的腦活動(dòng)來(lái)向計(jì)算機(jī)發(fā)送命令。這種腦活動(dòng)可以是想象身體的一些部分的運(yùn)動(dòng)，例如左、右手運(yùn)動(dòng)。mi-bci系統(tǒng)已被廣泛應(yīng)用于控制系統(tǒng)和運(yùn)動(dòng)康復(fù)等領(lǐng)域。mi-bci系統(tǒng)目前面臨的一個(gè)主要問(wèn)題是，有相當(dāng)一部分被試(15-30％)難以生成有效的運(yùn)動(dòng)想象腦信號(hào)以控制mi-bci系統(tǒng)，這種現(xiàn)象通常被稱為bci盲。不僅如此，即使對(duì)于非bci盲的被試，mi-bcis的平均性能也通常相對(duì)較低，例如，對(duì)于二類(lèi)mi-bcis的分類(lèi)準(zhǔn)確率大約為75％[43-44]。僅有大約20％的被試在經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，可以達(dá)到80％至100％的分類(lèi)準(zhǔn)確率。

2、在此背景下，在實(shí)驗(yàn)前對(duì)mi-bci被試的表現(xiàn)進(jìn)行預(yù)測(cè)變得尤為重要，這可以避免被試和實(shí)驗(yàn)者的時(shí)間和精力浪費(fèi)。從另一個(gè)角度來(lái)看，了解這些相關(guān)因素也有助于理解一些被試無(wú)法使用標(biāo)準(zhǔn)范式學(xué)會(huì)控制mi-bci的原因，并指導(dǎo)設(shè)計(jì)新的、符合被試習(xí)慣的訓(xùn)練方式。傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法主要包含三類(lèi)因子：神經(jīng)生理因子、個(gè)人心理因子和認(rèn)知能力因子。

3、神經(jīng)生理因子：blankertz的研究表明，靜息態(tài)下的感覺(jué)運(yùn)動(dòng)節(jié)律(smr)是預(yù)測(cè)被試后續(xù)的運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口表現(xiàn)的良好指標(biāo)。文中提出了“blankertz’s?predictor”，在睜眼放松狀態(tài)下進(jìn)行兩分鐘的信號(hào)記錄，測(cè)量感覺(jué)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的μ節(jié)律(約9-14hz)的相關(guān)特征。結(jié)果顯示，這個(gè)因子在80個(gè)被試的實(shí)驗(yàn)中與mi-bci的性能存在0.53的相關(guān)性，這被認(rèn)為是最可靠的神經(jīng)生理因子。

4、個(gè)人心理因子：個(gè)人心理因子可以分為較為穩(wěn)定的人格性格因素和任務(wù)相關(guān)心理狀態(tài)。jeunet發(fā)現(xiàn)了16人格因素(16pf)中的緊張性、幻想性和自立性與bci表現(xiàn)相關(guān)。除此之外，任務(wù)相關(guān)的心理狀態(tài)也對(duì)mi-bci的表現(xiàn)有明顯的影響。首先，心情被認(rèn)為是顯著的影響因素。被試的動(dòng)機(jī)也和運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的行為和表現(xiàn)有顯著的相關(guān)性。熟練掌握的信心對(duì)提高mi-bci表現(xiàn)，而對(duì)于不能完成任務(wù)的恐懼會(huì)降低表現(xiàn)。

5、認(rèn)知能力因子：一些研究表明空間能力與運(yùn)動(dòng)想象相關(guān)，測(cè)量空間能力常用心理旋轉(zhuǎn)測(cè)試(mental?rotation?test,mrt)。jeunet等人最早在三分類(lèi)運(yùn)動(dòng)想象系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)mrt結(jié)果與mi表現(xiàn)相關(guān)，之后他又在二分類(lèi)實(shí)驗(yàn)中復(fù)現(xiàn)了結(jié)果，mrt與最佳模塊的準(zhǔn)確率相關(guān)。同樣，研究發(fā)現(xiàn)表現(xiàn)較好的被試會(huì)有更強(qiáng)視覺(jué)空間記憶，這可以用設(shè)計(jì)組織實(shí)驗(yàn)(design?organization?test,dot)測(cè)量。最重要的，運(yùn)動(dòng)想象系統(tǒng)的表現(xiàn)直接依賴于被試的運(yùn)動(dòng)想象強(qiáng)度，有一些問(wèn)卷可以直接測(cè)量運(yùn)動(dòng)想象的能力和強(qiáng)度。運(yùn)動(dòng)想象又可以分為動(dòng)覺(jué)運(yùn)動(dòng)想象和視覺(jué)運(yùn)動(dòng)想象。動(dòng)覺(jué)運(yùn)動(dòng)想象中，被試要想象執(zhí)行運(yùn)動(dòng)動(dòng)作的感覺(jué)/知覺(jué)；而在視覺(jué)運(yùn)動(dòng)想象中，被試需要想象運(yùn)動(dòng)的畫(huà)面。

6、上述研究探索了mi-bci表現(xiàn)的相關(guān)因素和預(yù)測(cè)方法，相關(guān)因素直接或間接對(duì)于運(yùn)動(dòng)想象能力有一定的影響，從而影響運(yùn)動(dòng)想象最終表現(xiàn)。但在之前的研究中，被試在系統(tǒng)中的適應(yīng)性，即被試的bci學(xué)習(xí)能力沒(méi)有被以予重視。另一方面，探索可能影響bci適應(yīng)性的潛在因素或機(jī)制也助于新范式和算法研究，對(duì)bci技術(shù)發(fā)展至關(guān)重要。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種腦機(jī)融合的大腦適應(yīng)性評(píng)估方法，創(chuàng)新提出了評(píng)估運(yùn)動(dòng)想象適應(yīng)性的新因素，可以在運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)開(kāi)始之前，有效預(yù)測(cè)被試的學(xué)習(xí)能力和最終系統(tǒng)表現(xiàn)。

2、一種腦機(jī)融合的大腦適應(yīng)性評(píng)估方法，包括以下步驟：

3、(1)設(shè)計(jì)一個(gè)光標(biāo)曲線追蹤實(shí)驗(yàn)，具體為：

4、顯示屏上顯示一條曲線，被試者需操作鼠標(biāo)使得光標(biāo)從曲線起點(diǎn)沿曲線軌跡移動(dòng)至曲線終點(diǎn)；該實(shí)驗(yàn)包含1個(gè)無(wú)反饋模塊和2個(gè)有反饋模塊；

5、(2)被試者左手和右手分別進(jìn)行光標(biāo)曲線追蹤實(shí)驗(yàn)；

6、(3)獲取被試者的光標(biāo)曲線追蹤實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)；

7、(4)被試者佩戴腦電設(shè)備，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)，該實(shí)驗(yàn)包含1個(gè)無(wú)反饋的初始校準(zhǔn)模塊和4個(gè)有反饋的學(xué)習(xí)訓(xùn)練模塊；

8、(5)獲取被試者運(yùn)動(dòng)想象的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)；

9、(6)將光標(biāo)曲線追蹤實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸，構(gòu)建一個(gè)面向腦機(jī)接口的大腦適應(yīng)性評(píng)估模型；

10、(7)測(cè)試者進(jìn)行光標(biāo)曲線追蹤實(shí)驗(yàn)，并將測(cè)試者的光標(biāo)曲線追蹤實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入到大腦適應(yīng)性評(píng)估模型，以判斷測(cè)試者的腦電任務(wù)學(xué)習(xí)能力和最終表現(xiàn)。

11、進(jìn)一步地，步驟(1)中，被試者在操控光標(biāo)描繪曲線的起始階段和結(jié)束階段光標(biāo)可見(jiàn)，描繪曲線過(guò)程中光標(biāo)不可見(jiàn)。

12、進(jìn)一步地，步驟(1)中，在有反饋模塊，描繪曲線結(jié)束后顯示屏顯示所畫(huà)曲線和目標(biāo)曲線之間的距離，被試需根據(jù)顯示的距離優(yōu)化畫(huà)線方法，逼近目標(biāo)曲線；在無(wú)反饋模塊，顯示屏不顯示距離信息。

13、進(jìn)一步地，步驟(2)中，被試者左手和右手均在每個(gè)模塊中進(jìn)行150次以上的實(shí)驗(yàn)。

14、進(jìn)一步地，步驟(3)中，獲取被試者的光標(biāo)曲線追蹤實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，包括左手實(shí)驗(yàn)時(shí)無(wú)反饋模塊的平均距離dl0、標(biāo)準(zhǔn)差σl0，左手實(shí)驗(yàn)時(shí)2個(gè)有反饋模塊的平均距離dl1、dl2、標(biāo)準(zhǔn)差σl1、σl2，右手實(shí)驗(yàn)時(shí)無(wú)反饋模塊的平均距離dr0、標(biāo)準(zhǔn)差σr0，右手實(shí)驗(yàn)時(shí)2個(gè)有反饋模塊的平均距離dr1、dr2、標(biāo)準(zhǔn)差σr1、σr2。

15、進(jìn)一步地，步驟(4)中，佩戴的腦電設(shè)備參考標(biāo)準(zhǔn)國(guó)際10-20系統(tǒng)，共放置20個(gè)電極，被試需要根據(jù)屏幕顯示箭頭完成運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)；在初始校準(zhǔn)模塊，沒(méi)有反饋；在4個(gè)有反饋的學(xué)習(xí)訓(xùn)練模塊，顯示屏?xí)@示此次運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)是否正確，每個(gè)模塊包括左方向和右方向各20次以上實(shí)驗(yàn)。

16、進(jìn)一步地，步驟(5)中，獲取被試者運(yùn)動(dòng)想象的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，包括最終準(zhǔn)確率fa和學(xué)習(xí)效果le；其中，最終準(zhǔn)確率fa為最后兩個(gè)學(xué)習(xí)訓(xùn)練模塊相對(duì)較高的結(jié)果，學(xué)習(xí)效果le為最終準(zhǔn)確率減去初始準(zhǔn)確率。

17、進(jìn)一步地，步驟(6)的具體過(guò)程為：

18、對(duì)光標(biāo)曲線追蹤實(shí)驗(yàn)的12項(xiàng)數(shù)據(jù)dl0、dl1、dl2、σl0、σl1、σl2、dr0、dr1、dr2、σr0、σr1、σr2和運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)的2項(xiàng)數(shù)據(jù)fa、le進(jìn)行相關(guān)性分析，從光標(biāo)曲線追蹤實(shí)驗(yàn)的12項(xiàng)數(shù)據(jù)類(lèi)型中篩選出預(yù)測(cè)最終準(zhǔn)確率的m個(gè)因子[x1,x2,…,xm]和預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)效果的n個(gè)因子[y1,y2,…,yn]，利用最小二乘法等方法求以下表達(dá)式：

19、

20、其中，k為獲取有效數(shù)據(jù)的被試者的數(shù)量；求得的p＝[p0,p1,p2,…,pm]和q＝[q0,q1,q2,…,qn]分別為大腦適應(yīng)性評(píng)估模型預(yù)測(cè)測(cè)試者腦電任務(wù)最終準(zhǔn)確率和學(xué)習(xí)效果的模型參數(shù)，大腦適應(yīng)性評(píng)估模型為：

21、

22、

23、其中，[xt1,xt2,…,xtm]為測(cè)試者在篩選出的預(yù)測(cè)最終準(zhǔn)確率的m個(gè)因子的測(cè)試結(jié)果，[yt1,yt2,…,ytn]為測(cè)試者在篩選出的預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)效果的n個(gè)因子的測(cè)試結(jié)果，fat和let分別為評(píng)估模型預(yù)測(cè)出的測(cè)試者的腦電想象實(shí)驗(yàn)的最終準(zhǔn)確率和學(xué)習(xí)能力。

24、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

25、1、本發(fā)明提出了一個(gè)新的預(yù)測(cè)因素，光標(biāo)路徑追蹤結(jié)果與mi-bci的表現(xiàn)有較強(qiáng)的相關(guān)性，可以用于預(yù)測(cè)最終系統(tǒng)準(zhǔn)確率和被試的學(xué)習(xí)效果；可以在運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)開(kāi)始之前，有效預(yù)測(cè)被試的學(xué)習(xí)能力和最終系統(tǒng)表現(xiàn)。

26、2、本發(fā)明研究了新因素對(duì)于mi-bci的影響，尋找出了對(duì)于mi-bci最終結(jié)果與被試學(xué)習(xí)能力相關(guān)的因素，通過(guò)18名健康被試在線bci實(shí)驗(yàn)，本發(fā)明提出的預(yù)測(cè)器可以解釋80％的方差，預(yù)測(cè)平均誤差僅在6.39％