本發(fā)明涉及腦機(jī)接口研究，特別是涉及一種基于隨機(jī)矩陣分析的腦功能網(wǎng)絡(luò)全節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、在基于腦電的腦機(jī)接口系統(tǒng)中，核心技術(shù)是實(shí)現(xiàn)腦電信號(hào)中的運(yùn)動(dòng)意圖解碼，為此研究者們從不同角度理解運(yùn)動(dòng)意圖中的具體運(yùn)動(dòng)類型，提出了多種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的理論的檢測(cè)模型。目前，這些模型均可以在某些特定的運(yùn)動(dòng)類型中取得較高的識(shí)別精度，但是現(xiàn)階段實(shí)現(xiàn)的意圖分類主要還是集中在一些簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)，更加細(xì)節(jié)的運(yùn)動(dòng)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)檢測(cè)，因此現(xiàn)有技術(shù)缺乏對(duì)類型完備集合中的運(yùn)動(dòng)意圖的特征化的表述，即缺乏一種實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)動(dòng)意圖檢測(cè)的方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于隨機(jī)矩陣分析的腦功能網(wǎng)絡(luò)全節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法，利用隨機(jī)矩陣?yán)碚摲治龌谀X電信號(hào)的腦網(wǎng)絡(luò)的特征值統(tǒng)計(jì)特性，以實(shí)現(xiàn)結(jié)果量化理論預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

3、一種基于隨機(jī)矩陣分析的腦功能網(wǎng)絡(luò)全節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法，包括：

4、采集腦電信號(hào)，構(gòu)建不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)，獲取腦網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，其中所述腦網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集以不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)為標(biāo)簽劃分類別；

5、基于隨機(jī)理論對(duì)所述不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異性分析，獲取符合差異閾值的功能腦網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)運(yùn)動(dòng)任務(wù)進(jìn)行篩選；

6、獲取篩選后運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點(diǎn)特征并輸入r-gcn模型，獲取運(yùn)動(dòng)任務(wù)預(yù)測(cè)結(jié)果。

7、可選的，構(gòu)建不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)后包括：利用滑動(dòng)時(shí)間窗對(duì)所述不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。

8、可選的，基于隨機(jī)理論對(duì)所述不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異性分析包括：

9、基于所述腦網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，獲取hermitian矩陣；

10、基于所述hermitian矩陣，獲取特征值；

11、基于所述隨機(jī)理論對(duì)協(xié)方差矩陣的特征值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并根據(jù)wigner的半圓定律，獲取測(cè)試函數(shù)；

12、基于所述測(cè)試函數(shù)，對(duì)所述不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異性分析。

13、可選的，基于所述測(cè)試函數(shù)，對(duì)所述不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異性分析包括：

14、將進(jìn)行展開(kāi)，獲取展開(kāi)后的特征值，其中是展開(kāi)后的特征值，g(·)是數(shù)值曲線擬合估計(jì)函數(shù)，λi是hermitian矩陣特征值；

15、利用所述展開(kāi)后的特征值，計(jì)算最近鄰間距分布和數(shù)量方差，對(duì)所述不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異性分析。

16、可選的，所述測(cè)試函數(shù)為：

17、

18、其中，fx(φ)是wigner半圓分布函數(shù)，λj是樣本協(xié)方差矩陣特征值，n是特征值數(shù)量。

19、可選的，所述r-gcn模型為：

20、

21、其中，表示編碼圖結(jié)構(gòu)的正則化連接矩陣算子，是節(jié)點(diǎn)特征，是隨機(jī)矩陣，σ是激活函數(shù)，φ是輸出結(jié)果。

22、本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明通過(guò)數(shù)據(jù)擬合構(gòu)建多任務(wù)下的腦網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，滑動(dòng)時(shí)間窗的使用有利于在數(shù)據(jù)集規(guī)模受限的情況下進(jìn)行適度的擴(kuò)充；隨機(jī)矩陣?yán)碚搶?duì)大腦系統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)角度擁有更加本質(zhì)的刻畫(huà)；不拘泥于特定的運(yùn)動(dòng)形式，探索完備集下的運(yùn)動(dòng)任務(wù)的識(shí)別分類；可通過(guò)多節(jié)點(diǎn)識(shí)別定位不同任務(wù)下的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)，探索不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)本質(zhì)的功能網(wǎng)絡(luò)表征。本發(fā)明通過(guò)對(duì)腦電運(yùn)動(dòng)意圖的識(shí)別與任務(wù)網(wǎng)絡(luò)的特征化表示，為實(shí)現(xiàn)多任務(wù)的腦機(jī)接口系統(tǒng)識(shí)別提供新的方法。

技術(shù)特征：

1.一種基于隨機(jī)矩陣分析的腦功能網(wǎng)絡(luò)全節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隨機(jī)矩陣分析的腦功能網(wǎng)絡(luò)全節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，構(gòu)建不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)后包括：利用滑動(dòng)時(shí)間窗對(duì)所述不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隨機(jī)矩陣分析的腦功能網(wǎng)絡(luò)全節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，基于隨機(jī)理論對(duì)所述不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異性分析包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于隨機(jī)矩陣分析的腦功能網(wǎng)絡(luò)全節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述測(cè)試函數(shù)，對(duì)所述不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異性分析包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于隨機(jī)矩陣分析的腦功能網(wǎng)絡(luò)全節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，所述測(cè)試函數(shù)為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隨機(jī)矩陣分析的腦功能網(wǎng)絡(luò)全節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，所述r-gcn模型為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于隨機(jī)矩陣分析的腦功能網(wǎng)絡(luò)全節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法，包括：采集腦電信號(hào)，構(gòu)建不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)，獲取腦網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，其中所述腦網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集以不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)為標(biāo)簽劃分類別；基于隨機(jī)理論對(duì)所述不同運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異性分析，獲取符合差異閾值的功能腦網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)運(yùn)動(dòng)任務(wù)進(jìn)行篩選；獲取篩選后運(yùn)動(dòng)任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點(diǎn)特征并輸入R?GCN模型，獲取運(yùn)動(dòng)任務(wù)預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明利用隨機(jī)矩陣?yán)碚摲治龌谀X電信號(hào)的腦網(wǎng)絡(luò)的特征值統(tǒng)計(jì)特性，以實(shí)現(xiàn)結(jié)果量化理論預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：顧凌云,成寶芝,張媛媛,姜來(lái)浩,于敏昌
受保護(hù)的技術(shù)使用者：常州工學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10