申请/专利权人：中国医学科学院北京协和医院;北京姬械机科技有限公司

申请日：2023-03-13

公开（公告）日：2024-01-02

公开（公告）号：CN116400800B

主分类号：G06F3/01

分类号：G06F3/01;G16H50/20;G16H50/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.02#授权;2023.07.25#实质审查的生效;2023.07.07#公开

摘要：本发明涉及一种基于脑机接口和人工智能算法的ALS患者人机交互系统及方法，包括脑机接口BCI信号采集设备，用于采集ALS患者的神经脑电信号；有效通道信号选择模块，用于挖掘出所述脑机接口BCI信号采集设备对ALS患者的有效接触通道；自适应尺度调整编码模块，用于通过自适应算法适配连续有效的SSVEP编码频段，实现对不同使用者智能化生成与配置不同的编码方案；AI识别算法模块，通过构建大规模预训练脑机BCI脑电数据集，进行模型训练形成SSVEP信号识别人工智能算法模型。本发明基于便携式BCI设备，结合信号数据分析算法和人工智能算法自动化提取和识别用户大脑信号特征，高效进行交互信号编码，提升交互效率，拓宽脑机接口交互使用应用场景。

主权项：1.一种基于脑机接口和人工智能算法的ALS患者人机交互系统，其特征在于：至少包括脑机接口BCI信号采集设备，用于采集ALS患者的神经脑电信号；有效通道信号选择模块，用于挖掘出所述脑机接口BCI信号采集设备对ALS患者的有效接触通道；自适应尺度调整编码模块，用于通过自适应算法适配连续有效的SSVEP编码频段，实现对不同使用者智能化生成与配置不同的编码方案；设置附加的SSEVP范式，进行指令信号的采集，并对采集信号进行数据增强，得到初试诱发关联指令信号；对各通道对应的各种指令进行统一尺度计算，完成自适应尺度调整编码；基于对个体最优的SSVEP编码方案及BCI有效通道信号关联，采集不同字母A-Z对应的脑电信号数据，并存储分类做标签与数据频谱分析；设置不同形态SSVEP方案，并进行单一信号源刺激输出试验，分析不同SSVEP方案下的响应状态，选取最优SSVEP方案；集合最优通道与最优SSVEP范式，进行数据指令集构建，完成0-9，A-Z的跨人群不同指令数据集采集；AI识别算法模块，通过构建大规模预训练脑机BCI脑电数据集，进行模型训练形成SSVEP信号识别人工智能算法模型；交互显示系统，搭载有SSVEP信号识别人工智能算法模型，用于进行视觉刺激与信号传输及指令显示。

全文数据：

权利要求：

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