本发明专利技术公开了一种基于多模态脑机接口的意识状态检测系统，包括脑电采集帽、便携式放大器、P300电位检测模块、SSVEP检测模块、决策模块和评估模块，其中脑电采集帽置于用户头部，采集的头皮脑电信号经便携式放大器放大后分别传输至P300电位检测模块、SSVEP检测模块，P300电位检测模块、SSVEP检测模块的输出端分别与决策模块连接，决策模块的输出端与评估模块连接。本发明专利技术的检测系统，通过检测患者的P300和SSVEP来确定他是否能识别指定的目标(自己的脸部照片或别人的脸部照片)，能有效识别该患者是否有意识。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脑机接口研宄领域，特别涉及一种基于多模态脑机接口的意识状态检 测方法。
技术介绍
意识是一个内涵丰富的概念，可分成两个主要部分：觉醒（arousal)和觉知 (awareness)。对于严重脑损伤患者来说，他们在度过急性阶段后将进入病情稳定的恢复 阶段。相对于急性期，此阶段的病情评估需要尽可能的全面，并且希望能够反应预后及转 归。根据觉知水平的不同，该类患者可分为多个临床状态。有些患者可能会进入到植物状 态（vegetative state, VS)，他们有睡眠-觉醒的周期，但完全丧失对自身及外部环境的觉 知能力。有些患者则可能恢复到最小意识状态（minimally consciousstate，MCS)，即存在 微弱但确定的觉知能力。由此可见，MCS与VS的区分在于是否有证据表明患者具有觉知能 力。另一方面，闭锁综合症（l〇cked-in syndrome，LIS)患者是觉醒的并且具有完好的觉知 能力，但身体完全瘫痪。这样也有可能导致与植物状态或最小意识状态的混淆。一般来说， 不同意识障碍程度的患者需要不同的治疗方案，因此，准确判定患者的意识障碍水平显得 异常重要。 目前，临床上评定患者的意识障碍程度主要依靠量表（例如，Glasgow格拉斯哥昏 迷量表、JFK昏迷恢复量表等）以及临床经验，通过检查眼睛、言语和运动三方面刺激所引 起的反应来进行综合评价。以2004年美国JFK医学中心Giacino等人修改的昏迷恢复量 表（JFK Coma Recovery Scale-Revised，CRS-R)为例，分为6个项目：听觉、视觉、运动、言 语反应、交流及唤醒水平。当使用昏迷恢复量表CRS-R对患者的意识状态进行评定时，若患 者某个项目的分值小于或等于评分标准（听觉2分，视觉1分，运动2分，言语反应2分，交 流0分，唤醒度不评分仅作参考），则其意识状态被评定为VS ;若某个项目高于评分标准为 MCS ;若运动项目达到6分或交流项目达到2分为脱离MCS。这类方法简单易行，对急性脑 损伤后昏迷简捷有效，但对于VS和MCS患者则显得过于粗糙。有时对病情变化的敏感度不 高，不能确切反映临床实际情况，因此行为判断往往带有一定主观性和不可预测性。此外， 对于严重意识障碍患者，他们用以交流的运动表达系统可能存在不同程度的损伤，同时其 觉醒水平具有局限性且经常不稳定，因此行为判断本身在操作上的准确性也不易保证。已 有文献证实对VS意识障碍患者进行常规行为诊断的误诊率高达37% -43%。 具体来讲，现有技术及现有技术存在的缺点如下所示： -、现有技术一的技术方案 目前，临床上评定患者的意识障碍程度主要依靠量表（例如，Glasgow格拉斯哥昏 迷量表、JFK昏迷恢复量表等）以及临床经验，通过检查眼睛、言语和运动三方面刺激所引 起的反应来进行综合评价。 二、现有技术一的缺点 这类方法简单易行，对急性脑损伤后昏迷简捷有效，但对于VS和MCS患者则显得 过于粗糙。有时对病情变化的敏感度不高，不能确切反映临床实际情况，因此行为判断往往 带有一定主观性和不可预测性。此外，对于严重意识障碍患者，他们用以交流的运动表达系 统可能存在不同程度的损伤，同时其觉醒水平具有局限性且经常不稳定，因此行为判断本 身在操作上的准确性也不易保证。已有多篇文献证实对VS意识障碍患者进行常规行为诊 断的误诊率高达37% -43%。 三、现有技术二的技术方案 最近，部分学者利用功能性磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI)来研宄意识障碍患者存留下来的脑功能。他们的目的是在fMRI中检测出 基于特定命令的变化，并提供不依靠运动表达系统的觉知能力的证据。使用功能神经成像， 前人的研宄采用自我指示的刺激，如对MCS病人在听觉上进行熟悉声音的唤名，来客观地 衡量患者大脑处理的能力。在一个个案研宄中，Owen等人要求VS患者在进行fMRI的 过程中根据提示完成"打网球"和"在自己屋里行走"的想象任务。在两个任务中，该患者 显示出与正常受试者相类似的脑激活现象。在几个月后，该患者通过行为表现的评分被诊 断为MCS。 四、现有技术二的缺点 尽管学者们提出了不少基于fMRI的方法，但是fMRI的一些限制包括高额费用，不 便携（只能在大型医院的核磁共振室进行）以及严格的身体要求（不能带金属支架，不准 移动身体等诸多限制）局限了其在意识障碍患者的广泛应用。与fMRI不同，脑机接口由于 其相对便宜的价格且良好的便携性，因而能很好应用到临床上。 五、现有技术三的技术方案 当前，脑机接口也开始用于对意识障碍患者进行意识状态的检测。Lule等人 对13位MCS患者、3位VS患者和2位LIS患者进行了基于听觉P300的4分类脑机接口测 试。在训练阶段结束后，每个患者必须通过注意声音序列中"YES"或者"NO"的重复出现来 回答10个问题。一位LIS病人取得了 60%的正确响应，而另一 LIS患者只取得了 20%的 准确率而不能使用BCI进行交流。此外，没有任何MCS或者VS患者能使用BCI进行在线交 流。 六、现有技术三的缺点 目前用于检测意识状态的脑机接口方法全部采用基于听觉刺激来实现。听觉脑机 接口的一个通病就是准确率低。目前从正常人的使用情况来看，视觉脑机接口要比听觉脑 机接口的准确率要好得多。本专利技术设计的就是采用视觉脑机接口来进行意识障碍患者的意 识检测。 综上可知，采用更加客观和科学的方法来检测患者的意识状态是十分必要的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于多模态脑机接口的 意识状态检测方法。 本专利技术的目的通过以下的技术方案实现： ，包含以下顺序的步骤： SI.图形用户界面上显示两张照片，当用户想选择一种相片时，用户注视相应的相 片并默数相框闪烁的次数；SSVEP通过相片的闪烁产生，与此同时，P300电位由相框的闪烁 产生； S2.通过用户头戴的脑电采集帽采集头皮脑电信号，并通过便携式放大器记录头 皮脑电信号；然后将头皮脑电信号复制成两份，分别进入步骤S3、S4的检测流程； S3. P300 电位检测： (1)头皮脑电?目号在0.1 -IOHz频率范围内进行带通滤波，并进行1/5下米样；对 于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样；1/5下采 样就是指每间隔5个脑电信号的样值取样1次； (2)连接10个通道的向量，并通过平均所有5个round的闪烁，从而构造对应每个 相框的特征向量；使用这些特征向量及它们对应的标记，通过这些训练集数据生成对应每 位患者的支持向量机（SVM)分类器；生成的SVM分类器将在下面的在线P300检测中使用； (3)在在线的同步算法中，P300检测是每10秒进行一次，对应5个round相框的 闪烁；同样地，通过对5次闪烁对应的5个round向量求平均，从而得到特征向量；把这些特 征向量输入到前面生成的支持向量机分类器中，得到分别对应2个相框的2个分数； S4. SSVEP 检测： (1)在4-20Hz的范围内对脑电信号进行带通滤波；其次，选取8个通道中闪烁阶 段的10秒数据向量，并采用最小能量结合本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于多模态脑机接口的意识状态检测方法，其特征在于，包含以下顺序的步骤：S1.图形用户界面上显示两张照片，当用户想选择一种相片时，用户注视相应的相片并默数相框闪烁的次数；SSVEP通过相片的闪烁产生，与此同时，P300电位由相框的闪烁产生；S2.通过用户头戴的脑电采集帽采集头皮脑电信号，并通过便携式放大器记录头皮脑电信号；然后将头皮脑电信号复制成两份，分别进入步骤S3、S4的检测流程；S3.P300电位检测：(1)头皮脑电信号在0.1‑10Hz频率范围内进行带通滤波，并进行1/5下采样；(2)连接10个通道的向量，并通过平均所有5个round的闪烁，从而构造对应每个相框的特征向量；使用这些特征向量及它们对应的标记，通过这些训练集数据生成对应每位患者的支持向量机分类器；(3)通过对5次闪烁对应的5个round向量求平均，从而得到特征向量；把这些特征向量输入到前面生成的支持向量机分类器中，得到分别对应2个相框的2个分数；S4.SSVEP检测：(1)在4‑20Hz的范围内对脑电信号进行带通滤波；其次，选取8个通道中闪烁阶段的10秒数据向量，并采用最小能量结合的方法生产新的信号向量；使用傅立叶变换，计算新定义的信号向量的功率密度谱；(2)通过整合闪烁频率及其谐波的功率密度谱来计算SSVEP的能量；(3)计算每张相片的窄带能量和宽带能量的比率；S5.决策阶段：采用相加的法则来结合前面P300检测的分数和SSVEP检测的比率，并通过找到相加值最大的索引来确定检测的目标，最后以检测的相片作为反馈；S6.评估标准：通过统计命中与不命中的观察次数和理论次数，并根据下列公式进行卡方检测：χ2=Σi=1k(foi-fei)2fei,]]>其中，foi和fei分别是第i(i＝1,2,...,k)个分类的观察次数和理论次数，观察项目分为命中、不命中两类，fo1和fo2分别是命中和不命中的观察次数，fe1和fe2分别是命中和不命中的理论次数，以及自由度是分类项数k减1，即df＝1；检验统计量χ2(df＝1)需要大于3.84，此时判断用户意识状态正常。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李远清，潘家辉，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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