[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

摘要

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。

主权项

1.一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，其特征在于，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事件相关电位ERP成份，所述的事件相关电位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Fw，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Fw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Fw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。