用于大脑记忆功能改善的基于脑电信号的神经反馈训练仪

1.用于大脑记忆功能改善的基于脑电信号的神经反馈训练仪，该神经反馈训练仪包括：
(1)脑电采集模块：通过分布在头皮上的电极采集脑电信号，收集大脑在记忆状态下的脑电信号，并对信号做放大、A-D转换处理之后，以数字形式存储在计算机中；所述的脑电采集模块的特征包括：多导的头皮电极，头皮电极只需安装在与记忆功能相关的脑区额叶、前额叶附近；
(2)脑电分析模块：运行在计算机上的脑电分析程序，将采集到的信号进行基本的脑电信号预处理后，自动分析在不同记忆状态下的脑电信号特征，提取与记忆水平有关的节律波；所述的脑电分析模块，其特征在于包括：脑电信号预处理单元，对脑电信号进行基本的基线校准、滤波；记忆功能分析单元，计算相应的节律波能量和特定脑区之间的相干性共同作为特征，用支持向量机构建记忆计算模型，利用脑电信号预测用户当前的记忆水平；
(3)在线反馈模块：将用户脑电中与记忆力水平相关的脑电信号以动画、音乐的形式呈现给用户，鼓励并指导用户通过冥想策略，朝着改善记忆能力的方向调整脑电信号；所述的在线反馈模块的特征在于：根据脑电分析模块建立的记忆计算模型和即时的脑电信号得到用户当前的记忆状态，将与记忆能力相关的脑电节律波能量分布呈现给用户，并在线调整脑电节律波的能量分布，以形成正反馈，达到改善记忆能力的目的。

用于大脑记忆功能改善的基于脑电信号的神经反馈训练仪\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种用于大脑记忆功能改善的基于脑电信号的神经反馈训练仪，具体是指在线采集人脑头皮脑电信号并送给脑电分析模块，脑电分析模块根据用户脑电节律波成分的分布特性，实时预测大脑当前的记忆力水平，并通过神经反馈训练，指导用户有意识地定向调节脑电信号中与记忆水平有关的节律波，达到改善记忆力的功能。整个过程是利用脑电信号的分析处理，并把分析结果实时反馈给用户，可以让用户更好的了解自身大脑中表征记忆力水平的脑电节律波的状态，并鼓励用户自我调节脑电信号，达到提高记忆能力的目的。该发明属于认知神经科学领域和信号处理技术领域的结合应用，为自动控制技术领域。\n背景技术\n[0002] 神经反馈是产生于上个世纪六十年代的一种治疗技术，可以适用于身体疾病、精神心理疾病、康复治疗等很多领域。神经反馈主要是利用一些电子仪器设备，测量神经系统的活动状况，并把正常或异常的神经系统活动状况有选择的转换为视觉或听觉信号实时反馈给用户。传统的神经反馈技术的应用一般采用心电、皮肤温度、肌电和呼吸节律等作为输入信号，反馈手段也比较单一，听觉多为简单的音节，视觉方面多为红绿灯形式。\n[0003] 本发明采用的脑电神经反馈技术是通过采集用户的脑电信号，并传输给计算模块，经过计算模块的分析之后，将反映用户当前记忆力水平的脑电节律波能量分布，以图形化的方式呈现给用户，指导用户利用反馈信号定向调节和强化特定脑波节律信号，从而达到提高表征记忆力水平的脑电节律信号，以达到提高记忆力的目的。\n[0004] 脑电神经反馈中的关键技术是呈现给用户的反馈形式。反馈形式的好坏直接影响用户定向调节脑电神经信号、用户参与积极性等，从而对于反馈训练结果有重要的影响。当前的神经反馈技术主要利用计算机多媒体技术，反馈形式各不相同，有些反馈形式活泼生动，尤其适合对小儿进行训练。但总的来看，脑电信号是一种非常微弱的信号，神经反馈系统中信号的准确获得难以保证，而且在保证控制信号达到较高的正确率的同时，反馈效果是否准确出色，让用户不易产生疲劳和厌倦情绪，就更加不容易。\n[0005] 目前常用的脑电神经反馈系统有针对失眠问题的神经反馈治疗装置(失眠的神经反馈治疗装置，发明专利，申请号：200710018070.X，公开号：CN101099670)，脑电信号评估精神状态的反馈系统(基于脑波信号处理系统定量评估精神状态的方法和设备，发明专利，申请号：200780052261.6，公开号CN101677774)等。\n[0006] 1)用于解决失眠问题的神经反馈治疗装置\n[0007] 该发明的神经反馈治疗装置属于大脑皮层的特定电位刺激法。首先用头皮顶叶的F3、F4、C3、C4四个部位的电极获取脑电信号，参考电极位于耳垂部位。其次是睡眠脑电分析单元对获得的脑电信号进行基本的脑电信号预处理工作，包括滤波、基线校正等。然后采用脑电回归复杂度算法得到脑电信号的复杂度值，在线预测睡眠的深度定量量级。最后根据睡眠深度的定量值，生成对应的刺激模式，通过头皮电极，作用于脑部进行60秒的刺激。\n[0008] 该方法通过电极，利用外界电信号刺激脑皮层，专业性比较强；对于电位的选取和刺激的电信号强度都有严格的要求，需要在专业人员的操作下完成，而且需要反复实验以确保刺激不会造成大脑损害，使得这种系统的应用受到了限制。\n[0009] 2)脑电信号评估精神状态的反馈系统\n[0010] 该系统首先利用美国G.TEC公司的脑电采集设备采集用户在持续地进行左右手运动想象任务下的脑电信号，然后从信号中提取出反应左右手运动的脑电特征成分，据此识别用户当前想象的运动任务，并建立从脑电信号识别用户想象运动的计算模型，用于在线从将户的脑电数据中识别用户主观想象的运动类型。接下来通过滑动窗技术，借助之前获得的模型及参数，计算脑电中的特征向量，在线对脑电信号进行分类，识别用户想象的是左手运动还是右手运动，并用于控制屏幕电脑上的小车向左或向右运动。该系统的神经反馈系统是构建了一个虚拟系统，将之前分类的结果控制虚拟系统中的小车运动，让用户直接观察自己的运动想象结果以及运动状态的持续时间，使之尽力调节自己的想象结果，从而达到神经反馈的闭环效果。\n[0011] 该系统中为了提高运动想象信号的在线分类的准确率，通常要求用户进行较长时间的训练，因此，该系统的实用性受到一定的影响。此外，由于运动想象电位的诱发需要一定的时间，且用户需要很长的训练时间，因此系统在使用时很容易受到环境亮度的影响，长时间使用会造成用户的疲劳，脑电信号活动状态下降，影响系统的判别准确率。\n[0012] 本发明针对记忆力能力的改善，使用基于脑电的神经反馈技术对用户进行训练。\n大脑的记忆功能一直是认知心理学、认知神经科学和发展心理学中的研究热点之一。大量的研究表明，记忆能力在个体认知行为中有不可替代的作用，是复杂认知行为的核心因素。\n同时，应该看到个体记忆能力训练有更多的意义所在。如可以帮助学习困难的特殊儿童摆脱学习困境，提高学习成绩。另外，人口老化乃至轻度认知障碍中，最先表现出来的大脑认知功能衰退就是记忆力的退化。目前全世界60岁以上老年人口总数已达6亿以上，有60多个国家的老年人口达到或超过人口总数的10％，进入了人口老龄化社会行列。记忆认知能力显著下降会加速人的老龄化问题，所以通过记忆训练帮助老年人延缓记忆等认知功能退化，就为记忆训练的应用前景提出了更高的、更为广阔的空间。\n[0013] Klingberg等人采用一种新的工作记忆训练任务对多动症儿童的工作记忆进行了训练。训练内容包括视觉空间工作记忆任务、数字广度任务、词语广度任务选择反应时任务(Klingberg，T，Forssberg，H，& Westerberg，H.Training of working memory in children with ADHD.Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology，2002.24，781-791)。\n除此之处，记忆训练也有珠心算和音乐训练等。但这些训练反馈方式都属于行为上的反馈方式，即根据每个用户在训练任务中的表现和得分，逐步调整训练难度，而不能在训练过程中逐步调整难度或给用户反馈情况，更不能将用户大脑活动模式的变化，如脑电节律波信号反馈给用户。本发明反馈给用户的脑电节律波信号，将向用户提供更明确的靶向，指导用户改善与记忆力有关的大脑活动所产生的脑电节律波，以达到有效改善记忆能力的目的。\n发明内容\n[0014] 本发明的目的在于一种用于大脑记忆功能改善的基于脑电信号的神经反馈训练仪，主要是将脑电信号神经反馈技术与记忆训练相结合。本发明将脑电信号神经反馈系统与个体大脑记忆训练相结合，对个体记忆能力水平进行定量、客观的评定，利用基于脑电信号神经反馈技术，将脑电信号中表征用户记忆力水平的脑电节律波以适当地形式在线反馈呈现给用户，指导用户进行自我训练，调节与记忆力增强有关的节律波，达到增强记忆能力的目的，为神经反馈提供了新的应用前景，为改善记忆等认知功能提高新的训练手段。这种训练方法相比于传统的行为训练方法，能够更明确地揭示记忆力训练过程中，大脑的节律波的变化规律，从而指导用户有效地、靶向明确地调节大脑活动，以产生特定的脑电节律波，为改善记忆能力提供更有效的训练手段。\n[0015] 本发明是通过以下技术方案实现的：\n[0016] 本发明的脑电信号神经反馈训练仪包括以下几个部分：脑电信号的采集模块，在线采集人在记忆状态(主要是短时记忆)下的脑电信号；脑电分析模块包括信号预处理和记忆功能分析两个单元，前者对脑电信号做必要的降噪处理；后者提取大脑的节律波能量，构建表征记忆能力的脑电特征；反馈模块将提取出来的表征记忆力水平的脑电特征以多种形式反应给用户，使其可以直观的看到自己的记忆状态，逐步调整，达到记忆训练的目的。\n[0017] 本发明包括以下三个模块：(1)脑电采集模块：通过分布在头皮上的电极采集脑电信号，并经放大，数模转换后传给计算模块。(2)脑电分析模块：运行在计算机上的脑电分析程序，将采集到的信号进行基本的脑电信号预处理后，自动分析在不同记忆任务下脑电信号的特征，提取与记忆水平有关的节律波。(3)在线反馈模块：将用户脑电中与记忆力水平相关的脑电信号以动画、音乐等形式呈现给用户，鼓励并指导用户通过冥想等策略，朝着改善记忆力的方向调整脑电信号。\n[0018] 在实际使用中，本发明所涉及的用于大脑记忆功能改善的基于脑电信号的神经反馈训练仪包含有训练和反馈两个阶段。初次使用前，适当地训练，指示用户完成一定的记忆任务，进行one-back实验，即让用户判断当前所看到的图片和前一次所看到的图片是否相同，同时采集用户的脑电数据。利用训练阶段采集的脑电数据，可以分析用户在不同记忆状态下脑电信号的主要差异是什么，提取出那些能够表征记忆能力的脑电节律波信号。在反馈阶段，将训练阶段所确定的与用户记忆能力相关的脑电节律波能量分布呈现给用户，让用户能够理解自己当前的记忆力状态，并在线调整脑电节律波的能量分布，以形成正反馈，达到改善记忆力的目的。\n附图说明\n[0019] 图1：本发明的系统构成示意图\n[0020] 图2：本发明的数据处理流程示意图\n[0021] 图3：脑电电极位置示意图\n[0022] 图4：记忆任务实验流程图\n[0023] 图5：脑电节律波——意识状态对应示意图\n具体实施方式\n[0024] 图1是用于大脑记忆功能改善的基于脑电信号的神经反馈训练仪的系统构成示意图。\n[0025] 本发明系统主要包括有：脑电采集模块、脑电信号分析模块、在线反馈模块组成。\n[0026] 脑电采集模块：采用荷兰Biosemi公司64位ActiveTwo脑电仪获得用户的脑电信号，ActiveTwo脑电仪通过贴在头皮上的电极能检测出头皮表面的电位。由于在头皮不同位置采集的脑电信号有较大的差异，与记忆相关的脑区主要集中在额叶、前额叶，所以本发明主要关注的电极集中在脑电数据采集的国际10-20导联系统中的Fz、FCz、C3、C4、F3、F4等位置，电极分布如图3所示。这些电极采集的脑电信号经过放大模/数转换后送给脑电分析模块。\n[0027] 脑电分析模块：通过运行在计算机上的程序，自动对脑电信号进行分析，它包含三个功能：(1)预处理对脑电信号进行降噪；(2)训练阶段与记忆相关脑电节律波成分的提取；(3)应用阶段基于脑电信号分析大脑的记忆水平。(1)预处理阶段，主要采用空域滤波、低通滤波、基线矫正等方法去除眼电，工频干扰等脑电伪迹。其中滤波的目的是去除高频的噪声干扰，采用FIR带通滤波器，截止频率为0.05-40赫兹；在脑电测量中，眨眼、眼球运动是难以避免的，这些运动改变了眼睛周围的电场分布，因而改变了头皮表面的电场分布，当被头皮电极拾取时就形成了眼动伪迹，本发明采用独立成份分析(ICA)法，将独立的眼动信号源分离出来并去除。(2)训练阶段，脑电分析模块的主要任务是确定与记忆相关的脑电节律波。近年来研究表明，脑电波与意识状态有密切关系，根据频率的不同，可分为多个波段(节律波)分别代表大脑处于不同的意识状态，具体见图5。通过比较用户在不同记忆任务下的表现和脑电信号的关系，分析常见的脑电节律波(4-7赫兹的θ波，8-12赫兹的α波，12-15赫兹的SMR波，13-20赫兹的低β波，20-30赫兹的高β波)的能量分布。这里的记忆任务采用one-back实验范式，要求用户观察当前的刺激与前1个刺激是否相同，这里的任务类型采用图形匹配。要求用户判断两个刺激是否为同一个图形，而不管它们的呈现位置。记忆任务下脑电采集时每个图片呈现持续时间为1500毫秒，然后间隔6000毫秒，随后，再呈现一张图片1500毫秒，要求被试判断这张图片是否为先前的图片。脑电采集的采样频率为250赫兹。具体流程参照图4。(3)应用阶段，计算脑电数据中与记忆相关的节律波能量分布，以及不同脑电采集通道中脑电信号的特性，根据训练阶段针对用户所寻找的与记忆相关的脑电波特性，尤其是不同电极脑电信号之间的节律波之间的相干性指标，对用户大脑当前记忆功能的量化评估与预测。脑电相干性是是研究大脑不同区域间功能联系的一种无创性技术，反映成对信号在某一频率范围上波动形式的一致程度，能够间接反映相应位点大脑皮质之间的联络程度，计算公式如下：\n[0028] \n[0029] 式中Pxy(w)为两个信号的互功率谱，Pxx(w)和Pyy(w)分别为两个信号的自功率谱密度。两个脑电信号之间的相干值越大，说明两者活动的同步化程度越高，提示两个信号相互依赖、相互联络的程度越强。脑电信号各个节律波之间的这种相干性，反应了大脑的认知功能状态，将节律波能量值和电极之间的相干性作为特征向量输入训练阶段所建立的基于支持向量机(SVM，Support Vector Machine)的记忆水平计算模型，可以根据脑电信号预测和评价用户的当前记忆水平。\n[0030] 反馈模块：将用户当前的脑电信号中与记忆相关的特异性成分及时地呈现给用户，如采采用柱状图和条形图的方式，连同根据SVM算法得到的用户当前的记忆能力等等信息一起反馈给用户，并提示和鼓励用户调节脑电成分，提升记忆力状态。反馈模块会显示一只可爱的熊猫，当用户有效调节大脑记忆等认知能力时，会有一个微笑的表情提示用户加油，反之，出现沮丧的表情，这样用户可以更好地理解反馈信息，进行有效地反馈，提升训练的效果。