[发明专利]一种基于脑电信号检测的手部动作自动矫正识别方法

说明书

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F_w，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F_w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。

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F_w，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F_w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F_w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C_z电极、CP_z电极和P_z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F_w的大小为潜伏期L分别向前和向后扩展50ms。