[发明专利]视觉注意力水平识别方法

说明书

本发明涉及脑电技术、医疗器械，为提出一种通过测量背景SSVEP进行视觉注意力水平识别的新策略，发展适用于识别不同视觉注意力水平下SSVEP信号的判别典型模式匹配(discriminative canonical pattern matching,DCPM)算法，并获得理想的分类正确率。为此，本发明采取的技术方案是，视觉注意力水平识别方法,设计以稳态视觉刺激为背景且可诱发视觉注意力疲劳的实验范式，搭建好实验所需的脑电信号采集装置，利用搭建的装置，采集操作者的行为学数据和脑电信号，将其存储后再进行预处理和特征提取，最后进行分类，计算其判别正确率。本发明主要应用于视觉注意力水平识别场合。

技术领域

本发明涉及脑电技术、医疗器械，具体涉及视觉注意力水平识别装置和方法。

背景技术

注意(attention)指心理活动集中于某一事物而忽略其他不相关事物的行为和认知过程。在人们日常学习、工作和生活中，注意发挥着至关重要的作用。但是，对于大多数人而言，长时间保持良好的注意状态是极其困难的。伴随着注意力水平的下降，不仅学习、工作效率会受到直接影响，甚至可能引发严重的事故。如果注意力的下降可以被提前感知，就有可能在失误来临之前采取相应的措施加以阻止，控制由于注意力水平下降造成的失误。然而，大多数时候个体无法准确识别自己的注意状态，特别是当注意已经脱离手头任务的时候。因此，注意力水平识别技术有着重大的研究意义和应用价值。

注意的过程包含大量复杂的神经活动，这导致直接对注意力水平进行识别具有一定的挑战性。现有的注意力水平识别方法主要分为心理行为测验和仪器测量两种。其中心理行为测验包括问卷法和作业法，这些方法操作简便，能够在一定程度上反映被试的注意水平，但是由于在实验过程中被试存在误操作现象以及检测方法的各式各样，导致了测量结果不准确且难以标准化，并且这种方法需要在被试完成全部测试后再进行评估，因此无法实现对注意力水平的早期监测；仪器测量法包括持续性操作测试、行为学检测、眼动检测、脑电图 (electroencephalogram,EEG)、脑磁图(magnetoencephalography,MEG)、磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)等。持续性操作测试和行为学检测为离线识别，不具备实时性；眼动检测虽然可以实时监测被试的注视行为，但是无法区分注视过程中的注意力水平；EEG、 MEG和MRI作为非侵入式的神经成像技术，包含了大量的人体生理、心理以及病理信息。相较于MEG和MRI，EEG具有时间分辨率高、成像时间短和简便易行等优势，这为基于EEG 的注意力水平识别技术进一步向应用成果转化奠定了有力基础。

以往基于EEG的注意力水平识别大多是直接采取自发脑电信号特征，比如计算θ、α与β波段脑电信号的功率比值。这种方法识别效果易受干扰，且个体间差异性较大。相对于自发脑电，稳态诱发电位具有信噪比高、频率标记、连续时间过程监测等特性。其中稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)作为一种相对稳定的大脑活动模式，近年来的研究结果表明，视觉注意对其具有调节作用。具体来讲，在注意情景下，以特定频率振荡的稳态视觉刺激诱发的相应SSVEP的响应幅度会得到增强，但是研究发现这一调节作用非常微弱，目前还未有研究证明视觉注意对SSVEP信号的调制结果具有可分性。因此，证明不同视觉注意水平下SSVEP信号特征是可分的，对于开发新型的视觉注意力水平监测识别技术具有重要意义。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在基于视觉注意对SSVEP的调制作用，结合可诱发视觉注意力疲劳的实验范式，提出一种通过测量背景SSVEP进行视觉注意力水平识别的新策略，发展适用于识别不同视觉注意力水平下SSVEP信号的判别典型模式匹配(discriminative canonical pattern matching,DCPM)算法，并获得理想的分类正确率。为此，本发明采取的技术方案是，视觉注意力水平识别方法,设计以稳态视觉刺激为背景且可诱发视觉注意力疲劳的实验范式，搭建好实验所需的脑电信号采集装置，利用搭建的装置，采集操作者的行为学数据和脑电信号，将其存储后再进行预处理和特征提取，最后进行分类，计算其判别正确率。