[发明专利]一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法

说明书

本发明公开了一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，包括步骤：(1)构建编码器h将原始神经信号x转换到特征空间，得到神经表示z＝h(x)，使用仿射函数f解码z得到目标速度y的第一预测速度y₁＝f(z)；(2)构建解码器g将神经表示z生成神经信号x_r＝g(z)；(3)将生成的神经信号x_r重新送给编码器h和仿射函数f，得到第二预测速度y₂＝f(h(x_r))；(4)构建先验生成神经网络m，由目标速度y学习先验神经表示z_p＝m(y)；(5)计算损失函数，同时训练编码器、解码器和先验生成神经网络；(6)将待处理的原始信号输入训练好的编码器和解码器，得到生成的神经信号。利用本发明，可以显著提升解码性能与生成性能。

技术领域

本发明涉及侵入式动作电位脑信号分析领域，尤其是涉及一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法。

背景技术

理解大脑如何编解码任务信息是神经科学和神经工程的基本目标。然而神经信号展现出很强的变化性，同一个实验条件重复多次会得到差异显著的神经活动。这些变化可以由许多因素引起，例如神经系统的内在噪声、神经可塑性、信号记录的不稳定性和神经元同时编码多种任务参数等。

神经信号的显著变化性对神经机制研究和脑机接口(Brain-machineInterfaces,BMIs)应用都造成了很大的影响。由于真实的任务相关的信号是未知的，目前的研究都是在原始的带有噪声信号上进行研究分析，可能会得出不可靠的结论。因此尽可能的提取干净的任务相关信号对神经科学与神经工程领域意义重大。

如公开号为CN103584851A的中国专利文献公开了一种多通道神经元信号采集调控与传输装置，针对神经电生理对神经元信息分析的要求，设计了基于FPGA的多通道并行采集和可进行同步刺激的装置，适用于针对动物的多通道神经元信号提取，提供了多种可编程的刺激波形。

公开号为CN111984118A的中国专利文献公开了基于复数循环神经网络从脑电信号解码肌电信号的方法，包括：构建脑电信号数据以及肌电信号数据，并分别进行预处理；预处理后的结果分别进行短时傅里叶变换；将变换后的结果输入到复数循环神经网络进行训练与测试；测试结果进行逆短时傅里叶变换得到解码结果。

现在有一些方法也可以提取任务相关的神经信号，比如pi-VAE,PSID，VAE，LFADS等方法，但是他们只能提取很小的一部分神经信号。目前还没有一种方法专注于最大化提取任务相关信号的方法。

发明内容

本发明提供了一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，可以最大化提取任务相关信号，同时，相比其他方法解码性能与生成性能都有显著提升。

本发明的技术方案如下：

一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，包括如下步骤：

(1)构建编码器h将原始神经信号x转换到特征空间，得到神经表示z＝h(x)，使用仿射函数f解码z得到目标速度y的第一预测速度y₁＝f(z)；

(2)构建解码器g将神经表示z生成神经信号x_r＝g(z)；

(3)将生成的神经信号x_r重新送给编码器h和仿射函数f，得到第二预测速度y₂＝f(h(x_r))；

(4)构建先验生成神经网络m，由目标速度y学习先验神经表示z_p＝m(y)；

(5)计算损失函数，同时训练编码器、解码器和先验生成神经网络；

(6)将待处理的原始信号输入训练好的编码器和解码器，得到生成的神经信号。