基于改进原型网络的P300脑电信号检测
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广东省重点研发计划(2018B030339001); 国家自然科学基金面上项目(62076103); 广州市重点领域研发计划(202007030005); 广东省自然科学基金面上项目(2019A1515011375)


Improved Prototype Network for P300 Signal Detection
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    摘要:

    从脑电信号中检测P300电位是实现P300脑机接口的关键. 由于不同个体间的脑电信号存在较大差异, 现有的基于深度学习的P300检测方法均需要大量的脑电数据来训练模型. 对于小样本的患者数据, 至今仍没有令人满意的解决方案. 本文提出了一种改进的适用于小样本P300脑电信号检测的原型网络方法. 该模型通过卷积神经网络提取特征, 结合度量方法余弦相似度, 实现P300脑电信号的分类和识别. 在第三届国际脑机接口竞赛的数据集II上进行测试和比较, 取得了平均字符识别率达95%的良好识别性能. 进一步地, 我们把该方法应用于小样本的意识障碍患者意识状态检测中. 在基于命令遵循的意识状态检测实验中, 5位正常人的准确率均为100%, 10位意识障碍患者的意识状态检测结果与临床评估结果相匹配. 研究证明该模型对改进应用于小样本的P300脑机接口系统具有重要意义.

    Abstract:

    Detecting P300 signals from electroencephalograms (EEGs) is the key to the realization of P300 brain-computer interface (BCI) systems. Because EEG signals vary greatly among different individuals, the existing P300 detection methods based on deep learning require plenty of EEG data to train the model, and there is still no satisfactory solution for learning from limited data of patients. In this study, we proposed an improved prototype network for P300 signal detection of samples with a small size, which extracts features with a convolutional neural network (CNN) and utilizes the cosine similarity of the measurement method to classify and recognize P300 signals. This method achieves a good recognition performance with an average character recognition rate of 95% on the data set II of the third BCI competition. Furthermore, we applied this method to diagnose the consciousness of a small number of patients with disorders of consciousness (DOC). Ten patients with DOC and five healthy subjects participated in a command-following experiment. All healthy subjects achieved significant accuracy (100%) and the results of consciousness diagnosis of the DOC patients were consistent with clinical evaluation. Our findings suggest that the model is of great significance to the improvement of P300 BCI systems for limited data.

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引用本文

施翔宇,潘家辉.基于改进原型网络的P300脑电信号检测.计算机系统应用,2022,31(3):30-37

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  • 收稿日期:2021-05-17
  • 最后修改日期:2021-06-14
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  • 在线发布日期: 2022-01-24
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