基于等亮度色彩强化的稳态运动诱发电位脑‑机接口方法

摘要

一种基于等亮度色彩强化的稳态运动诱发电位脑‑机接口方法，采用等亮度彩色棋盘格刺激范式，采用正弦方式实现棋盘格的收缩‑扩张运动，通过脑电采集设备采集使用者注视刺激图案时产生的脑电信号，经过放大、滤波与A/D转换后，将处理后的脑电信号输入计算机，采集到的脑电信号利用典型相关分析实现对脑电信号的特征提取及分类识别，本发明融合了色彩、亮度、形状、运动等视觉信息，降低了使用者的视觉疲劳，提高了EEG信噪比，对注视目标辨识准确率也更高，具有低闪烁，低适应性的特点，可以提升脑‑机接口的交互性能。

说明书

技术领域

本发明涉及医学信息智能处理技术领域，具体涉及一种基于等亮度色彩强化的稳态运动诱发电位脑-机接口方法。

背景技术

脑-机接口技术(BCI)常用方法有运动想象(Motor imagery,MI)、P300事件相关电位、瞬态视觉诱发电位(tVEP)、稳态视觉诱发电位(SSVEP)等。相比而言，稳态视觉诱发电位所需电极数目更少、使用者不需要长期训练，辨识准确率更高。但基于SSVEP的脑-机接口常采用光闪烁或图形翻转等刺激方式，易造成使用者视觉疲劳、降低大脑响应，限制了其进一步应用。近年来有学者提出基于运动感知的脑-机接口范式，能避免长时间强刺激对大脑响应的影响。运动视觉诱发电位(mVEP)分为瞬态和稳态两种，2009年，清华大学的高上凯等人利用视觉系统对运动的感知能力，采用视觉运动起始对应的瞬态N2电位实现脑-机接口应用。该范式具有亮度恒定和非闪烁的特点，在基于视觉诱发电位的脑-机接口研究中具有明显优势。其缺点在于，瞬态范式要求多刺激目标按不同起始时刻作单一方向运动，运动具有方向特异性，易引发大脑运动后效应(Motion after-effect,MAF)。西安交通大学谢俊等人基于稳态运动视觉诱发电位(SSMVEP)，设计了收缩-扩张的牛顿环，作为脑-机接口范式，获得了很好的辨识准确率。但牛顿环中央区域图案破坏了牛顿环在运动过程中保持亮度恒定这一性质，降低了谱峰信噪比，不利于减轻使用者的视觉疲劳。

考虑到SSVEP以及SSMVEP的局限性，以及人眼对等亮度的感知机能，即两种色彩在等亮度点处会出现融合，人眼对闪烁感知降到最低，本发明设计了等亮度彩色棋盘格刺激范式，目前还没有看到将运动视觉诱发电位和色彩刺激两种技术相结合的相关文献的公开。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于等亮度色彩强化的稳态运动诱发电位脑-机接口方法，将等亮度色彩元素加入到刺激范式中，旨在激活更多的脑区，提高信噪比，降低使用者视觉疲劳，提升脑-机接口的交互性能。

为了达到上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于等亮度色彩强化的稳态运动诱发电位脑-机接口方法，包括以下步骤：

1)等亮度彩色棋盘格刺激范式设计：

1.1)设计等亮度彩色棋盘格范式：

环形棋盘格将每一个圆环分割为大小、数目相等的格子，两种不同的颜色间隔排列，每个圆环明亮区域和暗区域面积是相等的，且环形棋盘格中央部分亮度值始终设置为背景亮度值，中心处设置半径为1像素的白点，保证使用者实验过程中视野与之重合，根据色彩空间理论，选用红绿作为彩色刺激范式，且红绿亮度值相同，总亮度值设为76cd/m²，环形棋盘格刺激范式生成公式为：

其中I为刺激范式图案像素值；sign(x)为符号函数；r(x,y)和ang(x,y)为刺激范式图案像素点(x,y)的半径和角度；D为棋盘格宽度，表征空间分辨率，这里设为10像素，棋盘格从内到外分割为8个圆环；φ(t)为棋盘格收缩-扩张的相位值函数；L为棋盘格运动幅度，取为10像素；M为单个圆环分割的格子数，设为12像素；I₀为背景亮度，设为120像素；R_ineer和R_outer分别为棋盘格内径与外径，设为3像素和80像素；

1.2)等亮度彩色棋盘格刺激范式运动实现：

采用正弦方式实现棋盘格的收缩-扩张运动，其中：

$\phi \left(t\right)=\frac{\pi }{2}+\frac{\pi }{2}*sin(2*\pi *f_c*t-\frac{\pi }{2})---\left(2\right)$

f_c为运动频率，即棋盘格收缩-扩张一次所需时间的倒数；通过改变相位值函数φ(t)由0到π时，棋盘格收缩；相位值函数φ(t)由π到0时，棋盘格扩张；在一个周期中，发生两次运动方向的改变，运动放向改变的频率定义为运动反转频率f，为运动频率f_c的2倍，采用运动反转频率作为视觉刺激的基频；

视觉刺激通过计算机屏幕呈现给使用者，图像是一帧一帧替换显示的，图像帧替换的频率称为屏幕刷新率f_r，在生成帧图象时，式(2)中的时间t必须根据屏幕刷新率离散化，即t(n)＝n/f_r，其中n＝1,2,3...为帧序号，式(2)改写为：

$\phi \left(n\right)=\frac{\pi }{2}+\frac{\pi }{2}*\sin (2*\pi *n\frac{f_c}{f_r}-\frac{\pi }{2})---\left(3\right)$

函数φ(n)变为离散的时间序列，为保证φ(n)为周期序列f_r/f_c必须为整数；令F_C＝f_r/f_c为一个收缩-扩张周期所需要的帧数，式(3)改写为：

$\phi \left(n\right)=\frac{\pi }{2}+\frac{\pi }{2}*sin(\frac{2\pi n}{F_C}-\frac{\pi }{2})---\left(4\right)$

此时，运动反转频率的计算公式为：

$f=\frac{2f_r}{F_C}---\left(5\right)$

根据式(5)计算准确的运动反转频率f，根据式(4)计算离散化后的相位值函数φ(n)；

2)搭建脑-机接口实验平台，采集与处理数据：

电极帽通过电极与脑电放大器和主动式电极系统连接，使用者头戴电极帽端坐于屏幕前，计算机通过显示屏扩展使屏幕上呈现数个刺激频率不同的等亮度彩色棋盘格刺激范式，使用者每次注视刺激单元中任意一个，通过脑电采集设备采集使用者注视刺激图案时产生的脑电信号，经过放大、滤波与A/D转换后，将处理后的脑电信号输入计算机，将采集到的脑电信号利用典型相关分析进行特征提取及分类识别。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

1、基于稳态运动视觉诱发电位，将色彩、亮度、形状、运动等视觉信息融合设计的等亮度彩色环形棋盘格，可以激活更多的脑区，诱发更强的SSMVEP。

2、等亮度红绿棋盘格收缩-扩张过程中，由于人眼视觉暂留，色彩会出现融合，等亮度点处人眼对运动感知下降，反应时间延长,这样大大降低了使用者的视觉疲劳，提高了EEG信噪比，具有低闪烁，低适应性的特点。

3、等亮度色彩刺激的加入在低频段(15Hz以下)对大脑响应有显著的增强效应，对注视目标识别准确率也更高。不易引起使用者视觉疲劳及大脑响应信号的降低，适宜于长期使用的脑-机交互场合。

附图说明

图1为本发明的等亮度彩色棋盘格范式图案。

图2为本发明的等亮度彩色棋盘格范式收缩-扩张运动过程。

图3为本发明方法的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作详细描述。

一种基于等亮度色彩强化的稳态运动诱发电位脑-机接口方法，包括以下步骤：

1)等亮度彩色棋盘格刺激范式设计：

1.1)设计等亮度彩色棋盘格范式：

参照图1，环形棋盘格将每一个圆环分割为大小、数目相等的格子，两种不同的颜色间隔排列，每个圆环明亮区域和暗区域面积是相等的，且环形棋盘格中央部分亮度值始终设置为背景亮度值，这样保证了棋盘格收缩-扩张过程中平均亮度的恒定，中心处设置半径为1像素的白点，保证使用者实验过程中视野与之重合，色彩空间理论有黑白、红绿和蓝黄三对拮抗色作为彩色刺激，可以保证色彩的准确传输，其中黑白主要表征人眼对亮度的反应，蓝黄对鲁棒性较差，不容易调节亮度比，红绿呈现等亮度的图像，这里选用红绿作为彩色刺激范式，且红绿亮度值相同，总亮度值设为76cd/m²，环形棋盘格刺激范式图案生成公式为：

其中I为刺激范式图案像素值；sign(x)为符号函数；r(x,y)和ang(x,y)为刺激范式图案像素点(x,y)的半径和角度；D为棋盘格宽度，表征空间分辨率，这里设为10像素，棋盘格从内到外分割为8个圆环；φ(t)为棋盘格收缩-扩张的相位值函数；L为棋盘格运动幅度，取为10像素；M为单个圆环分割的格子数，设为12像素；I₀为背景亮度，设为120像素；R_ineer和R_outer分别为棋盘格内径与外径，设为3像素和80像素；

1.2)等亮度彩色棋盘格运动实现：

采用正弦方式实现棋盘格的收缩-扩张运动，其中：

$\phi \left(t\right)=\frac{\pi }{2}+\frac{\pi }{2}*sin(2*\pi *f_c*t-\frac{\pi }{2})---\left(2\right)$

f_c为运动频率，即棋盘格收缩-扩张一次所需时间的倒数；通过改变相位值函数φ(t)由0到π时，棋盘格收缩，相位值函数φ(t)由π到0时，棋盘格扩张，参照图2，在一个周期中，发生两次运动方向的改变，运动放向改变的频率定义为运动反转频率f，为运动频率f_c的2倍；由于SSMVEP主要来源于方向改变激发的大脑活动，能量主要集中在运动反转频率上，因此，采用运动反转频率作为视觉刺激的基频；

视觉刺激是通过计算机屏幕呈现给使用者，图像是一帧一帧替换显示的，图像帧替换的频率称为屏幕刷新率f_r，在生成帧图象时，式(2)中的时间t必须根据屏幕刷新率离散化，即t(n)＝n/f_r，其中n＝1,2,3...为帧序号，式(2)改写为：

$\phi \left(n\right)=\frac{\pi }{2}+\frac{\pi }{2}*sin(2*\pi *n\frac{f_c}{f_r}-\frac{\pi }{2})---\left(3\right)$

函数φ(n)成为离散的时间序列，为保证φ(n)为周期序列，f_r/f_c必须为整数；令F_C＝f_r/f_c为一个收缩-扩张周期所需要的帧数，式(3)改写为：

$\phi \left(n\right)=\frac{\pi }{2}+\frac{\pi }{2}*sin(\frac{2\pi n}{F_C}-\frac{\pi }{2})---\left(4\right)$

此时，运动反转频率的计算公式为：

$f=\frac{2f_r}{F_C}---\left(5\right)$

实际应用中要选择合适的F_C,可以根据式(5)计算准确的运动反转频率f，根据式(4)计算离散化后的相位值函数φ(n)，相比于传统棋盘格的翻转模式，收缩-扩张模式更加符合人眼视觉系统对运动的感知，大脑的响应效果更好；

2)搭建脑-机接口，采集与处理数据：

电极帽通过电极与脑电放大器和主动式电极系统连接，参照图3，使用者头戴电极帽端坐于屏幕前，计算机通过显示屏扩展使屏幕上进行数个刺激频率不同的等亮度彩色棋盘格刺激范式的刺激呈现，使用者每次注视刺激单元中任意一个，通过脑电采集设备采集使用者注视刺激图案时产生的脑电信号，经过放大、滤波与A/D转换后，将处理后的脑电信号输入计算机，采集到的脑电信号利用用典型相关分析进行特征提取及分类识别。