[发明专利]基于fNIRS的想象物体位移方向的解码方法

说明书

本发明涉及一种基于fNIRS的想象物体位移方向的解码方法，其包括：采集受试者进行物体位移想象试验时大脑中的血红蛋白信息；对采集到的血红蛋白信息进行预处理；根据预处理后的血红蛋白信息计算出识别特征；利用信息价值排序法和自适应遗传算法对识别特征进行筛选；利用机器学习的方法对筛选后的识别特征进行识别处理而识别出物体的位移方向，从而完成物体位移的想象状态的连续解码。本发明可以对外部物体的直接连续想象下的位移方向进行连续的在线识别，提升了运动想象方法对于复杂多变的外部环境的适应性和灵活性。

技术领域

本发明涉信息处理技术领域，尤其是指一种基于fNIRS的想象物体位移方向的解码方法。

背景技术

运动想象是一类常用的脑电研究范式，其生理学基础在于，人的肢体运动会在大脑感觉运动区引发运动节律的能量变化，这一现象不仅会出现在实际运动中，在想象运动的过程中，运动功能发育正常的被试者也会产生该类现象。运动想象分为第一人称、第三人称以及动觉想象，无论是哪一种运动想象，都需要充分集中注意力并且想象相应的运动效果，运动想象对人的注意力锻炼以及脑部运动相关区域的激活有着重要作用。而运动想象脑机接口借助脑电信号采集和解码技术在人脑与计算机设备之间建立直连通路，实现与外界环境的交互，可以作为辅助工具参与中风患者的康复治疗。

目前常见的运动想象的检测方式包括基于EEG的运动想象检测方法、基于MEG的运动想象检测方法和基于fMRI运动想象检测方法等，其中，基于EEG的运动想象检测方法，对测试环境的电磁影响有较高的要求，且需要外部刺激触发，还需要大量训练，时间成本较高；基于MEG的运动想象检测方法，对测试环境要求较高且设备笨重；基于fMRI运动想象检测方法，同样存在对测试环境要求高的问题，并且移植性较差。

与上述运动想象检测方法相比，脑机接口中涉及的基于近红外成像技术(Functional Near-infrared Spectroscopy,简称FNIRS)能够更好地保证信号采集的客观性、安全性和实时性。脑机接口作为一种新的人机交互方式，其借助脑电信号采集和解码技术在人脑与计算机设备之间建立直连通路，实现与外界环境的交互，能够绕开神经传输通道和肌肉部分的作用，直接在大脑与外界环境之间建立信息沟通渠道。

现有的基于FNIRS运动想象解码方法虽能够较好地识别出想象状态，但是仅仅是局限于单种类想象识别，无法实现多种类连续想象的识别区分；并且现有的运动想象的内容多为假肢或者身体部位的运动，而对于外部物体的直接连续想象一直是个空缺，无法较好的适应复杂多变的外部环境。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中基于FNIRS运动想象解码方法无法有效解码识别外部物体直接连续运动想象下的位移方向的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于fNIRS的想象物体位移方向的解码方法，包括以下步骤：

S1)采集受试者进行物体位移想象试验时大脑中的血红蛋白信息；

S2)对采集到的血红蛋白信息进行预处理；

S3)根据预处理后的血红蛋白信息计算出识别特征；

所述识别特征包括脑区血氧相关性、正则化后的血氧数据、正则化后血氧数据的Teager-Kaiser能量算子和坡度特征；

S4)利用信息价值排序法和自适应遗传算法对所述识别特征进行筛选；

S5)利用机器学习的方法对筛选后的识别特征进行识别处理而识别出物体的位移方向，从而实现了物体位移的想象状态的连续解码。

在本发明的一个实施例中，所述步骤S2)中，对采集到的血红蛋白信息进行预处理的方法包括带通滤波处理，所述带通滤波处理是对采集到的血红蛋白信息的相应频段进行带通滤波的处理。