基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法，包括如下步骤：S101、采集用户脑电信号；S102、脑电信号预处理；S103、计算脑电信号近似熵的值；S104、VR诱导晕动症检测。本发明专利技术通过采集用户的两段脑电信号，一段是正常状态下的脑电信号，一段是处于VR环境中的脑电信号并对它们进行一定的预处理以获取较为纯净的脑电信号，然后分别对这两段脑电信号进行近似熵的计算，当用户正常状态下的脑电信号与VR环境中的脑电信号近似熵的特性差异较为明显时，则可说明用户发生了晕动症的情况，从而实现了对晕动症的有效检测。从而实现了对晕动症的有效检测。从而实现了对晕动症的有效检测。

【技术实现步骤摘要】
基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法


[0001]本专利技术属于晕动症检测领域，特别是一种基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着社会生产力的不断发展，各行各业对虚拟现实技术的需求也不断的增强，这就说明了虚拟现实技术在如今社会生活中的重要性。所谓虚拟现实技术涉及了计算机、电子信息、仿真技术等多科领域，它的作用效果是利用现实生活中的数据，通过计算机技术产生的电子信号，将其与各种输出设备结合起来模拟出一个虚拟的环境从而让人产生一种身临其境的感受，即虚拟环境沉浸感。由于虚拟现实技术给人们各种感官带来一种极强的沉浸体验感，所以其深受越来越多人的一种认可，它的主要特征包括：沉浸感、交互性、多感知性、构想性、自主性。另外它的应用领域也特别的广泛，包括在影视娱乐、教育、设计领域、医学、军事、航空航天等。
[0003]尽管虚拟现实技术有这么多的优势与可利用之处，但是它也存在着一定的不足之处，其中，最主要的问题就是当用户体验虚拟现实技术时会产生一种晕动的感觉，我们把它称为虚拟现实(VR)晕动症(简称晕动症)。所谓虚拟现实晕动症指的是当用户暴露在虚拟环境中的时候产生的副作用，也就是出现了身体上的不适感，它包括但不限于头晕、头疼、眼睛疲劳、瞌睡、定向障碍、更严重的甚至会出现呕吐现象，所以这种虚拟现实晕动症严重的威胁着用户的身体健康。因此，用户在虚拟现实环境中产生晕动症的问题也就成为了虚拟现实技术和虚拟现实产品进一步发展所亟需解决的。其中，检测用户是否出现虚拟现实晕动症是解决虚拟现实晕动症问题的前提。
[0004]目前，用于检测晕动症的方法主要包括：主观检测及客观检测这两大类方法，其中，主观检测的方法，主要依赖于问卷调查的形式，通过询问用户在体验虚拟现实技术时产生的各种症状并将这些症状划分出不同的等级，从而实现对晕动症的一种检测。但是，这种检测方法过于主观且无法提供实时的定量测量，因此，很难在虚拟环境中客观的评估虚拟现实晕动症水平。而客观检测方法主要依赖于人的生理信号，如：心电、眼电、肌电及脑电，通过采集用户的这些生理信号并加以分析，发现晕动症发生前后这些信号所发生的变化，进而实现对晕动症的检测。其中，脑电信号包含了大量的生理和病理信息，其内的很多有用成分，对于神经医学、临床检测及新兴脑机接口科学技术的发展，都有深远的意义。此外，脑电信号具有高时间分辨率且便于实时测量的优势，所以通过分析用户的脑电信号来检测虚拟现实晕动症是切实可行的，但是还没有有效的检测方法。

技术实现思路

[0005]一种基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法，包括如下步骤：
[0006]S101、采集用户脑电信号；
[0007]S102、脑电信号预处理；
[0008]S103、计算脑电信号近似熵的值；
[0009]S104、VR诱导晕动症检测。
[0010]进一步的，所述采集用户脑电信号具体为：在用户左右额叶区及枕叶区分别放置一个脑电传感器来采集用户的两段脑电信号，一段是正常状态下的脑电信号，另一段是处于VR环境中的脑电信号。
[0011]进一步的，所述脑电信号预处理包括：
[0012]S21、手工去除明显是伪迹的成分；
[0013]S22、接着对脑电信号进行滤波，以得到想要的信号频段；
[0014]S23、对眼电伪迹进行去除。
[0015]进一步的，所述S22中的滤波方式，采用的是巴特沃斯滤波器，对信号进行0.5Hz的高通滤波及45Hz的低通滤波处理且利用50Hz的陷波滤波器去除工频干扰。
[0016]进一步的，S23所述脑电信号预处理中的眼电伪迹去除采用的是独立成分分析。
[0017]进一步的，所述近似熵的计算公式：
[0018]ApEn＝φ
m
(r)＝φ
m+1
(r)；
ꢀꢀ
(1)
[0019]其中，ApEn表示近似熵；m为整数，表示比较向量的长度；r为实数，表示
‘
相似度
’
的度量值；φ
m
(r)被定义为：
[0020]进一步的，对S103中计算好的正常状态与VR环境状态下的两段脑电信号近似熵特性进行统计分析来比较两段脑电信号近似熵的差异是否具有显著性，若具有显著性差异，则可说明用户发生了晕动症的情况，若不具有显著性别，这说明用户没有发生晕动症。
[0021]进一步的，所述统计分析是t检验，t检验的结果p若小于0.05，则说明正常状态下的脑电信号与VR环境中的脑电信号之间存在显著性差异，进而可判定用户在VR环境中发生晕动症；t检验的结果p若大于0.05，则说明两段脑电信号之间不存在显著性差异，进而说明用户没有发生晕动症，从而实现对VR诱导晕动症的检测。
[0022]一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述的基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法。
[0023]本专利技术的有益效果是：
[0024]通过采集用户的两段脑电信号，一段是正常状态下的脑电信号，一段是处于VR环境中的脑电信号并对它们进行一定的预处理以获取较为纯净的脑电信号，然后分别对这两段脑电信号进行近似熵的计算，当用户正常状态下的脑电信号与VR环境中的脑电信号近似熵的特性差异较为明显时，则可说明用户发生了晕动症的情况，从而实现了对晕动症的有效检测。
附图说明
[0025]图1是基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法的具体实施流程图；
[0026]图2是基于本专利技术所使用的可穿戴脑电帽的电极位置示意图；
[0027]图3是本专利技术所使用的的VR环境效果图；
[0028]图4是用户脑电信号预处理的效果图；
[0029]图5是用户在VR诱导晕动症前后的近似熵特性变化曲线图。
具体实施方式
[0030]下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做进一步的详细描述。
[0031]如图1所示是基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法的具体实施流程图。如图1所示，本专利技术基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法包括以下步骤：
[0032]S101、采集脑电信号：
[0033]在用户左右额叶区及枕叶区分别放置一个脑电传感器来采集用户的两段脑电信号，一段是正常状态下的脑电信号，一段是处于VR环境中的脑电信号；
[0034]S102、脑电信号预处理：
[0035]对于S101采集到的脑电信号进行预处理，详细步骤如下：首先对数据进行手工去伪迹去除，即通过浏览脑电信号，将明显是噪声的片段剪切去除；接着进行去基线漂移以防信号偏移过多；然后对信号进行0.5Hz的高通滤波及45Hz的低通滤波处理且利用50Hz的陷波滤波器去除工频干扰；接着本文采取的是独立成分分析(Independent Com本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S101、采集用户脑电信号；S102、脑电信号预处理；S103、计算脑电信号近似熵的值；S104、VR诱导晕动症检测。2.根据权利要求1所述的基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法，其特征在于，所述采集用户脑电信号具体为：在用户左右额叶区及枕叶区分别放置一个脑电传感器来采集用户的两段脑电信号，一段是正常状态下的脑电信号，另一段是处于VR环境中的脑电信号。3.根据权利要求1所述的基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法，其特征在于，所述脑电信号预处理包括：S21、手工去除明显是伪迹的成分；S22、接着对脑电信号进行滤波，以得到想要的信号频段；S23、对眼电伪迹进行去除。4.根据权利要求3所述的基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法，其特征在于，所述S22中的滤波方式，采用的是巴特沃斯滤波器，对信号进行0.5Hz的高通滤波及45Hz的低通滤波处理且利用50Hz的陷波滤波器去除工频干扰。5.根据权利要求3所述的基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法，其特征在于，S23所述脑电信号预处理中的眼电伪迹去除采用的是独立成分分析。6.根据权利要求1所述的基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法，其特征在于，所述近似熵的计算公式：ApEn＝φ
m
(r)
‑
φ
m...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴立宁，化成城，陈旭，韦中，周占峰，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：