[发明专利]一种结合数字孪生的脑机接口系统与方法

说明书

本发明提出一种结合数字孪生的脑机接口系统与方法，系统包括：系统管理模块、网络模块、数据处理模块、模型管理模块、数据存储模块、数字孪生体容器、运行监控模块、安全防护模块、数据采集模块、反馈控制模块、操作终端和外接设备。方法包括：构建脑机接口数字孪生体模型，采集脑机接口数据，数据预处理，生成脑机接口数字孪生体，脑机接口的数字孪生体和物理实体与外接设备交互，优化数字孪生体模型。结合数字孪生的脑机接口系统解决了当前脑机接口操作零散管理、数据采集缺乏过程监控与管理，以及脑机接口直连外接设备缺乏数据处理缓冲与功能扩展的问题。本发明逻辑清晰、结构简单、兼容性强，适应未来发展需要。

技术领域

本发明属于生理信号处理技术领域，涉及到一种结合数字孪生的脑机接口系统与方法。

背景技术

脑机接口(brain-computer interface，BCI)是在人脑和计算机或其他电子设备之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路的全新对外信息交流和控制技术。脑机接口包括在大脑处的采集设备和在外部读取、分析和展示信号的外界设备两部分。目前的脑机接口主要是通过脑电波（Electroencephalogram , EEG）作为对外信息输出通道。脑电波是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，包含有大脑丰富的节律信息，可广泛应用于脑疾病诊断、康复、疲劳检测等领域。它被认为是检测癫痫发作，心理性非癫痫发作，偏头痛，脑病等疾病的主要方法。人类大脑的脑电信号电压仅有几十微伏，脑电采集就是将这种微伏级的电压通过电极及信号采集电路进行采集、记录及显示，通过后续对大脑脑电波形进行分析处理，可以实现神经功能检测、意识状态鉴别、睡眠监测以及各种脑部疾病的诊疗。

目前的脑机接口主要存在三个方面的问题，一是只采集脑电数据，不采集生成脑电数据的环境数据，难以重现环境和控制数据质量，由于脑电技术是由计算机通过电极采集测试数据并进行处理来实现的，因此测试数据的质量会严重影响处理结果，受试者的生理数据（头型）、测试过程的配合情况，电极与受试者头皮的贴附程度，电极的位置等均会影响测试数据的质量；二是只关注相对规则的数据(频率变动范围在每秒1－30次之间的四个波段)，摒弃“噪声”，科学研究发现，在人的大脑的“背景噪音”的后面，隐藏着相当有意义的东西；三是脑机接口采用单向信息传递模式，不适合接收反馈信息，因为大脑高度依赖感官处理复杂的信息，脑机接口通过电极直接刺激大脑皮层难以形成复杂的信息并且难以实现长时间的安全有效，存在电极失效或脑损伤的可能性。

中国发明专利公开说明书CN112171669A公开了一种脑-机协作数字孪生强化学习控制方法及系统，通过构建脑-机协作控制模型，在数字孪生环境中，采集操控者的脑电信号和操作信号并输入脑-机协作控制模型后对虚拟设备发出指令，通过训练脑-机协作控制模型具备较高的指令完成质量后迁移到真实场景，用脑-机协作控制模型向真实设备发送指令，实现大脑和机器之间信息层、指令层的交互。该技术方案只是对脑-机协作在数字孪生环境中生成了模型，数据采集范围仅限于具体的指令，缺乏通用性及可扩展性。中国发明专利公开说明书CN114781258A公开了一种基于钙波成像信号的数字孪生斑马鱼神经系统的构建方法，通过对模式动物斑马鱼的钙波成像的时间序列进行建模、模拟并结合神经元网络模型进行数据同化以估算系统参数，从而构建动力学行为与真实斑马鱼

接近的数字孪生斑马鱼神经系统。同化结果的质量由系统模拟产生出的钙波序列与实验观测数据的相关性衡量。可以减少集群卡尔曼滤波算法的复杂度，使其在大规模神经系统上具有可行性；还可以借助图神经网络库高效实现斑马鱼神经系统的模拟；还可以实现较好的基于有限观测数据对斑马鱼神经系统的数据同化效果。该方法是对神经系统的数字孪生，不涉及对神经系统检测系统的数字孪生。中国发明专利公开说明书CN113905781A公开了一种BioSpine：数字孪生神经康复系统，对神经肌肉骨骼模型结合了数字孪生技术以虚拟的方式绕过脊髓损伤部位，再次连接大脑、脊髓和肌肉之间的感觉和运动通路，以及通过人工智能方法开发每个参与者的个性化数字孪生。但其数字孪生的主要对象是人体，不是脑机接口。

发明内容