申请/专利权人：上海大学

申请日：2020-08-31

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN112130663B

主分类号：G06F3/01

分类号：G06F3/01;G06Q10/0639;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2021.01.12#实质审查的生效;2020.12.25#公开

摘要：本发明公开了一种基于EEG‑NIRS的目标识别训练系统及方法，包括信号采集帽、脑电信号放大器、近红外脑功能成像仪、电脑、训练系统界面、P300解码单元和NIRS解析单元。训练人员戴好信号采集帽并打开训练系统界面；训练开始后，显示界面随机显示目标图片与非目标图片，训练人员注视显示界面，信号采集帽采集训练人员的脑电信号，经过放大后传输给P300解码单元进行解码，计算目标识别率，进而评估识别能力；电脑中的NIRS解析单元用于量化训练人员的大脑疲劳程度，调节显示界面中图片呈现的频率。本发明能够实现多阶段渐进式训练、能够根据训练人员脑疲劳程度自适应调节图像呈现频率、能够根据P300脑电分析目标识别率并评估训练人员能力的目标识别训练系统。

主权项：1.一种基于EEG-NIRS的目标识别训练系统，包括信号采集帽（1）、脑电信号放大器（2）、近红外脑功能成像仪（3）和电脑（4），其特征在于：所述信号采集帽（1）连接脑电信号放大器（2）的输入端和近红外脑功能成像仪（3）的输入端；所述电脑（4）的主机（5）信号连接脑电信号放大器（2）的输出端和近红外脑功能成像仪（3）的输出端；所述电脑（4）由主机（5）、显示器（6）、键盘（7）、P300解码单元（8）和NIRS解析单元（9）构成，显示器（6）显示训练系统界面，使用者的头部穿戴信号采集帽（1）并通过显示器（6）注视信息界面，所述基于EEG-NIRS的目标识别训练系统计算出使用者的目标识别率，作为衡量使用者个人识别能力的评价指标；所述基于EEG-NIRS的目标识别训练系统还根据人脑的疲劳状态自适应调节图像呈现频率，实现长时间工作状态下的目标图片的识别；信号采集帽（1）上的近红外发射器发射近红外光，由于脑组织中HbO2和Hb对近红外光具有不同的吸收谱，近红外光射入脑部，经过脑组织中HbO2和Hb吸收衰减后射出，近红外探测器把接收光强的变化转换成数字信号传输给电脑（4）中的NIRS解析单元（9），通过计算rSO2量化训练人员的大脑疲劳程度，进而调节显示界面中图片呈现的频率；所述NIRS解析单元（9）基于修正的比尔朗伯定律，经过局部脑组织后射出的近红外光的光密度随着HbO2和Hb的浓度增高而降低，根据光强的变化可以计算出HbO2和Hb的浓度值，进而求出rSO2的值；随着训练人员疲劳的程度增加，大脑前额Hb浓度增高，HbO2的浓度下降，rSO2的值会下降，系统根据rSO2的变化值来衡量疲劳程度，疲劳度越高，图片的呈现频率会越低，从而保证目标图片的识别正确率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海大学 一种基于EEG-NIRS的目标识别训练系统及方法

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