神经反馈设备、神经反馈方法及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及神经科学领域，尤其涉及一种神经反馈设备、神经反馈方法及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.神经反馈技术(neurofeedback)是一种非侵入性的、安全的、可靠的用于治疗和改善常见的精神疾病的认知治疗方法。由于具有无需吃药或手术，且无副作用的优点，近几十年来该技术得到了迅速的发展。在该技术的众多应用中以治疗注意缺陷、多动障碍(adhd)、创伤后应激障碍(ptsd)等神经性病症及放松训练最为广泛。
3.然而，目前市面上的基于脑电的神经反馈设备一部分以科研和医疗为主，这类设备体积庞大、使用繁琐、治疗成本较高、普通家庭难以承担整个疗程，从而使得之前的治疗可能前功尽弃；另一部分神经反馈设备以娱乐、放松为主，虽然使用方便、成本不高，普通家庭也能拥有，但是功能过于简单，远远达不到严格的医学治疗标准，只能作为普通的娱乐设备。


技术实现要素：

4.本发明提出的一种神经反馈设备、神经反馈方法及计算机可读存储介质，旨在提供一种低成本具有医疗功能的神经反馈设备。
5.为实现上述目的，本发明提供一种神经反馈设备，所述神经反馈设备包括：脑电采集设备、移动终端，其中，所述脑电采集设备包括穿戴设备和信号转换设备，所述信号转换设备集成在所述穿戴设备，所述信号转换设备与所述穿戴设备之间的连接方式为电连接，所述信号转换设备与所述移动终端的连接方式为无线通信连接。
6.可选地，所述穿戴设备包括多个电极，所述电极为干电极或凝胶电极，所述移动终端包括信号分析处理模块和实时反馈模块。
7.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种神经反馈方法，所述神经反馈方法应用于脑电采集设备，所述神经反馈方法包括：
8.采集脑电神经信号；
9.将所述脑电神经信号转换为脑电数字信号，并发送所述脑电数字信号至移动终端。
10.可选地，所述将所述脑电神经信号转换为脑电数字信号的步骤包括：
11.对所述脑电神经信号进行信号处理，并将处理后的脑电神经信号转换为脑电数字信号，所述信号处理包括信号放大、信号过滤、降采样和去基线漂移中的至少一种。
12.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种神经反馈方法，所述神经反馈方法应用于移动终端，所述神经反馈方法包括：
13.接收脑电采集设备发送的脑电数字信号，解析所述脑电数字信号，以生成解析结果；
14.根据所述解析结果执行所述解析结果对应的反馈操作。
15.可选地，所述解析所述脑电数字信号，以生成解析结果的步骤包括：
16.校正所述脑电数字信号，并确定校正后的脑电数字信号对应的信号类型，根据所述信号类型，生成所述信号类型对应的解析结果，其中，所述校正包括信号过滤、去基线漂移中的至少一种。
17.可选地，所述确定校正后的脑电数字信号对应的信号类型的步骤包括：
18.接收输入的任务信息，确定所述任务信息对应的学习模型；
19.根据所述学习模型确定校正后的脑电数字信号对应的信号类型。
20.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种神经反馈方法，所述神经反馈方法应用于神经反馈设备，所述神经反馈设备包括脑电采集设备和移动终端，所述神经反馈方法包括：
21.脑电采集设备用于采集脑电神经信号；将所述脑电神经信号转换为脑电数字信号，并发送所述脑电数字信号至移动终端；
22.移动终端用于接收脑电采集设备发送的脑电数字信号，解析所述脑电数字信号，以生成解析结果；根据所述解析结果执行所述解析结果对应的反馈操作。
23.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种神经反馈设备，所述神经反馈设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的神经反馈程序，其中：所述神经反馈程序被所述处理器执行时实现如上所述的神经反馈方法的步骤。
24.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有神经反馈程序，所述神经反馈程序被处理器执行时实现如上所述的神经反馈方法的步骤。
25.本发明中的神经反馈设备，通过电连接的方式将信号转换设备和穿戴设备集成在一起，大幅减少了脑电采集设备的体积，使得脑电采集设备可以很轻便地穿戴在人体上，同时减少了信号转换设备与穿戴设备之间的连接配置时间，提高了安装效率；又通过将信号转换设备与移动终端进行无线通信连接的方式，不仅使得神经反馈设备的体积和重量大幅减少，用户可以极其方便地使用和保存这种神经反馈设备，还能以很低的成本实现对脑电信号的监测和训练反馈，大大降低了用户的使用神经反馈设备的成本，同时也保证了神经反馈设备的治疗效果。
附图说明
26.图1为本发明神经反馈设备的结构示意图；
27.图2为本发明神经反馈方法第一实施例的流程示意图；
28.图3为本发明神经反馈方法第二实施例的流程示意图；
29.图4为本发明神经反馈方法第五实施例的流程示意图。
30.附图1标号说明：
31.标号名称100神经反馈设备1穿戴设备2信号转换设备
3移动终端10脑电采集设备
具体实施方式
32.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
33.如图1所示，图1为本发明神经反馈设备的结构示意图，该神经反馈设备100包括脑电采集设备10和移动终端3，其中，脑电采集设备包括穿戴设备1和信号转换设备2，信号转换设备2通过电连接的方式集成在穿戴设备1上，信号转换设备2通过无线通信的方式与移动终端3进行连接，其中，无线通信的方式不限于蓝牙通信、wifi(无线通信技术)、移动通信技术、红外传输等。
34.具体地，所述穿戴设备包括多个电极，所述电极为干电极或凝胶电极，所述移动终端包括信号分析处理模块和实时反馈模块。
35.在本实施例中，穿戴设备可以为脑电帽，在脑电帽上下左右等任何部位可以集成信号转换设备，又通过集成在穿戴设备上的电池容器对穿戴设备和信号转换设备进行供电，实现了穿戴设备和信号转化设备的一体化，大幅减少了传统神经反馈设备中对应设备的体积，使得用户能够将穿戴设备和信号转换设备佩戴在头上且不会觉得沉重，其中，穿戴设备可以使用具有一定韧性和弹性的材料，比如硅胶材料、tpu(thermoplastic polyurethanes，热塑性聚氨酯弹性体)，穿戴设备上分布着多个电极，通过多个电极来采集脑电神经信号，这里的脑电神经信号属于模拟信号。优选地，电极可以为一次性或可重复使用的干电极或凝胶电极，这两种电极具有良好的导电性能，且佩戴舒适，这样就避免了在用户穿戴好脑电采集设备之后还需要涂抹导电膏的麻烦，以及省去了卸去脑电采集设备还需要清洗的繁琐流程，同时也提高了治疗过程的卫生标准。另外，脑电采集设备上的多个电极的数量可以为8
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32个，优选地，为32个，对于多个电极的分布，使用国际10
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20系统的定位标准，这样就确保了采集脑电信号的丰富性和准确性。另外，移动终端不限于计算机、平板、手机、电视等设备，移动终端包括了信号分析处理模块和实时反馈模块，其中的信号分析处理模块的作用是对脑电数字信号进行读取、校正和分析等解析操作，实时反馈模块根据信号分析处理模块解析出来的结果对用户执行对应的反馈操作，反馈操作不限于听觉、视觉、触觉等可视化方式。
36.以上仅为本发明神经反馈设备的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
37.本发明中的神经反馈设备，通过电连接的方式将信号转换设备和穿戴设备集成在一起，大幅减少了脑电采集设备的体积，使得脑电采集设备可以很轻便地穿戴在人体上，同时减少了信号转换设备与穿戴设备之间的连接配置时间，提高了安装效率；又通过将信号转换设备与移动终端进行无线通信连接的方式，不仅使得神经反馈设备的体积和重量大幅减少，用户可以极其方便地使用和保存这种神经反馈设备，还能以很低的成本实现对脑电信号的监测和训练反馈，大大降低了用户的使用神经反馈设备的成本，同时也保证了神经反馈设备的治疗效果。
38.如图2所示，图2是本发明神经反馈方法第一实施例的流程示意图，在本实施例中，
所述神经反馈方法应用于脑电采集设备，所述神经反馈方法包括：
39.步骤s10，采集脑电神经信号；
40.在本实施例中，神经反馈方法可以应用于脑电采集设备，脑电采集设备可以包括穿戴设备和信号转换设备，其中的穿戴设备穿戴在人体的头部，负责采集人体产生的脑电神经信号，具体地，可以通过穿戴设备上的多个电极通过感应到人体的脑电波和肌电信号来实现对脑电神经信号的采集。对于传统的具有医疗作用的脑电采集设备往往价格高昂，体积较大，如果患者想要对自身的一些精神性疾病采用这种设备进行治疗，需要频繁地前往医院或者具有医疗资质的医疗机构，这样不仅需要支付昂贵的医疗费用，还花费了用户宝贵的时间和精力，包括往返路上的时间及安装脑电采集设备的时间，如果将本发明神经反馈方法应用于脑电采集设备，就可以省去传统的具有医疗作用的脑电采集设备中的一些大型设备或昂贵部件，降低了脑电采集设备的运行成本，对于这种应用了神经反馈方法的脑电采集设备，具有成本低、便捷性高、易穿戴的特点和效果。
41.步骤s20，将所述脑电神经信号转换为脑电数字信号，并发送所述脑电数字信号至移动终端；
42.脑电采集设备中的信号转换设备可以将脑电神经信号这种模拟信号转换为可被移动终端直接读取和解析的脑电数字信号。
43.具体地，在穿戴设备通过多电极采集到脑电神经信号之后会实时通过导线传输到集成在穿戴设备上的信号转换设备，信号转换设备在接收到脑电神经信号会将这种模拟信号转换为脑电数字信号，并可以通过信号转换设备中的无线通信模块进行无线传输的方式将转换完成的脑电数字信号发送到移动终端，其中，无线传输可以为5g、4g等移动通信技术的方式，也可以为wifi、蓝牙传输、红外传输等方式，在此不做限制，另外也可以通过有线传输的方式将脑电数字信号发送至移动终端。其中的移动终端可以为个人计算机、平板电脑、电视机、手机等设备。
44.具体地，所述将所述脑电神经信号转换为脑电数字信号的步骤包括：
45.步骤a，对所述脑电神经信号进行信号处理，并将处理后的脑电神经信号转换为脑电数字信号，所述信号处理包括信号放大、信号过滤、降采样和去基线漂移中的至少一种。
46.脑电采集设备在采集到有效的脑电神经信号的同时，难免也会接收到其他无关干扰的波段信号和无效的脑电神经信号，这就需要脑电采集设备对采集到的各种波段信号进行一系列的信号处理操作，包括信号放大、信号过滤、降采样和去基线漂移中的一种或多种方法，即尽可能地在识别出不同波段的信号之后只保留人体的有效的脑电波段和肌电波段，排除其他干扰波段和无效的脑电神经信号，具体来说：可以先通过信号转换设备的带阻滤波器滤除50hz的机电信号，再经带通滤波器滤除掉其他无关频段的信号。在滤波操作进行的同时，对脑电神经信号可以进行去基线漂移的校正处理，即对那些明显在基线的上下动荡不稳,突然跳跃的脑电神经信号进行滤除，尽量只保留有效的脑电神经信号。通过这种信号处理的方式就有利于接下来移动终端只对有效的脑电数字信号进行分析和处理，提高了分析和处理脑电信号的效率。
47.如图3所示，图3是本发明神经反馈方法第二实施例的流程示意图，在本实施例中，所述神经反馈方法应用于移动终端，所述神经反馈方法包括：
48.步骤s30，接收脑电采集设备发送的脑电数字信号，解析所述脑电数字信号，以生
成解析结果；
49.具体地，所述解析所述脑电数字信号，以生成解析结果的步骤包括：
50.步骤b，校正所述脑电数字信号，并确定校正后的脑电数字信号对应的信号类型，根据所述信号类型，生成所述信号类型对应的解析结果，其中，所述校正包括信号过滤、去基线漂移中的至少一种。
51.移动终端在接收到脑电采集设备发送的脑电数字信号时可以通过内置或安装神经反馈程序的方式来实现对脑电数字信号的读取和解析，在读取和解析脑电数字信号时，也可以进一步地对接收到的所有的数字信号进行校正处理，包括对数字信号的过滤和去基线漂移处理，这么做的目的是为了更全面地排除干扰信号和无效信号。
52.可以通过移动终端的信号分析和处理模块对实时的脑电数字信号的特征进行提取，从而确定脑电数字信号对应的信号类型，比如，与多动症有关的信号，即通过确定信号类型能够识别出脑电数字信号每部分的特征所对应的使用者的具体状态，这里的具体状态可以分为正常状态和非正常状态，其中正常状态可以为人体自然、放松的精神状态，非正常状态可以为紧张、抑郁、愤怒、悲伤等消极情绪状态，也可以为精神性疾病对应的在神经反馈治疗过程中出现的具体症状，例如注意缺陷疾病出现的注意力不集中的症状、多动障碍疾病出现的难以控制的小动作症状、创伤后应激障碍疾病出现的持续或间歇的痛苦、绝望、冷漠麻木、焦虑等症状、毒品成瘾疾病出现的无法自控、精神紊乱等症状。在解析出脑电数字信号各部分特征对应的各种具体状态之后，移动终端自动生成各种具体症状对应的解析结果，这里的解析结果可以以文本、代码或其他的形式发送到移动终端的实时反馈模块，例如，解析结果为文本：创伤后应激障碍出现焦虑症状，再例如，解析结果为代码：1,在神经反馈系统中可以获取代码为1的内容是毒品成瘾出现的精神紊乱。需要说明的是，每一解析结果都与对应的时间参数相关联，即可以确定用户在哪一时间点出现什么样的症状，或哪一时间段持续什么样的症状。
53.整个解析过程在一般的移动终端中就可以完成，不需要再借助其他设备，也不需要在解析设备中安装专业的解析芯片，大幅降低了神经反馈技术的应用成本，并且解析效率也更高。
54.步骤s40，根据所述解析结果执行所述解析结果对应的反馈操作。
55.在生成解析结果后可以通过移动终端对用户进行训练反馈，训练反馈不限于输出图片、视频、音频、震动、灯光闪烁等视觉、听觉、触觉的方式，例如当用户在治疗多动症时出现频繁小动作的症状时播放用户感兴趣的音乐并通过扬声器提醒用户进行歌唱，帮助用户集中注意力，从而减少小动作的出现频率。另外，也可以通过移动终端无线连接其他辅助反馈设备的方式对用户进行训练反馈。通过这种训练反馈的方式能够实现对用户的精准治疗。
56.进一步地，基于本发明神经反馈方法的第二实施例提出本发明神经反馈方法的第三实施例，在本实施例中，所述确定校正后的脑电数字信号对应的信号类型的步骤包括：
57.步骤c，接收输入的任务信息，确定所述任务信息对应的学习模型；
58.步骤d，根据所述学习模型确定校正后的脑电数字信号对应的信号类型。
59.在移动终端对脑电数字信号进一步校正之后，接收获取用户或医师根据用户普通的精神状况或精神疾病输入的任务信息，例如，用户是一位创伤后应激障碍患者，那么就可
以输入创伤后应激障碍这种疾病对应的任务信息，在确定任务信息之后，查找并确定任务信息对应的学习模型，这里的学习模型是在获取到大量的同类患者或者同种治疗需求对应的用户的脑电信号数据，将不断获取的脑电信号数据与用户所反映的状态特征数据或症状特征数据建立数据模型，对这种数据模型进行大量的机器学习和训练所形成的学习模型，学习模型会在获取新的用户脑电信号数据和特征数据进行更新和完善，其中的机器学习方法包括但不限于神经网络，svm(support vector machine，支持向量机)，lda(linear discriminant analysis，线性判别分析)、联邦学习等。
60.在确定对应的学习模型之后，根据学习模型对校正后的脑电数字信号进行判别，判别出脑电数字信号对应的信号类型，即判别出脑电数字信号与学习模型中的哪一精神状态或精神症状对应的脑电信号数据相匹配，在确定信号类型之后，就能生成脑电信号对应的解析结果。
61.在本实施例中，获取通过机器学习方式得到的学习模型，将可以不断更新完善的学习模型识别用户的脑电信号，能够保证识别的准确性，同时使用当前的任务信息对应学习模型，数据量没有那么庞杂，更能专注于识别对应的精神状态或症状，从而提高识别的效率，且能够不断适应当今人们越来越复杂的精神状态或精神疾病症状的治疗需求。
62.进一步地，基于本发明神经反馈方法的第三实施例提出本发明神经反馈方法的第四实施例，在本实施例中，所述确定所述任务信息对应的学习模型的步骤之后，还包括：
63.步骤e，若根据所述学习模型无法确定校正后的脑电数字信号对应的信号类型，则获取预设的所有学习模型；
64.步骤f，根据所述所有学习模型确定校正后的脑电数字信号对应的信号类型。
65.如果移动终端在根据任务信息确定的学习模型无法识别出校正后的脑电数字信号对应的信号类型，即当前的学习模型中不具有这种脑电数字信号，这种情况往往说明用户可能不只有这一种精神性疾病，所以就获取神经反馈系统中所存储的所有学习模型，进而再根据所述所有学习模型确定校正后的脑电数字信号对应的信号类型，即确定这种脑电数字信号对应的信号类型与哪一学习模型中的信号数据相匹配，例如，一开始在使用注意缺陷疾病对应的学习模型，但在治疗过程中，出现了这一模型不能识别的脑电数字信号，那么此时就可以调用其他精神性疾病对应的学习模型，如果最后通过创伤后应激障碍疾病对应的学习模型识别出为“痛苦”的解析结果，那么就可以初步认为用户还患有创伤后应激障碍疾病，进而调用注意缺陷疾病对应的学习模型和创伤后应激障碍疾病对应的学习模型这两种模型共同对用户的脑电数字信号进行识别和解析。
66.通过调用所有的学习模型，能够全面地识别分析出用户实际的精神性疾病，避免了用户因不知情或隐瞒自身精神状况而延误疾病治疗的情况发生，同时也能在确定用户实际的精神性疾病之后调用对应的一个或多个学习模型对用户进行专门的训练反馈治疗，实现了对症治疗的效果，提高了治疗的效率。
67.在另一实施例中，所述解析所述脑电数字信号的步骤之后，还包括：
68.步骤g，根据解析后的脑电数字信号，生成预测结果；
69.步骤h，根据所述预测结果执行所述预测结果对应的反馈操作。
70.在移动终端对脑电数字信号解析之后，可以根据当前的任务信息对应的学习模型或所有的学习模型中对解析后的脑电数字信号进行预测，即可以基于各种学习模型对用户
接下来的可能会出现的状态、症状进行合理预测，生成预测的结果，再根据预测结果执行对应的听觉、视觉、触觉等形式的反馈操作，这样就可以减少不良的预测结果出现的可能性，久而久之，用户的一些负面状态或症状就会减轻或消失，从而防患于未然，大幅提升了治疗的效果和效率。
71.如图4所示，图4是在结合本发明神经反馈方法的第一实施例和第二实施例对应的流程示意图的基础上形成本发明神经反馈方法第五实施例的流程示意图，在本实施例中，所述神经反馈方法应用于神经反馈设备，所述神经反馈设备包括脑电采集设备和移动终端，所述神经反馈方法包括：
72.步骤s100，脑电采集设备用于采集脑电神经信号；将所述脑电神经信号转换为脑电数字信号，并发送所述脑电数字信号至移动终端；
73.步骤s200，移动终端用于接收脑电采集设备发送的脑电数字信号，解析所述脑电数字信号，以生成解析结果；根据所述解析结果执行所述解析结果对应的反馈操作。
74.具体方案的展开说明可以参照上述神经反馈方法的各个实施例，在此不再赘述。
75.进一步地，基于本发明神经反馈方法的第二实施例提出本发明神经反馈方法的第六实施例，在本实施例中，步骤s40之后，包括：
76.步骤i，获取输入的用户信息，建立所述用户信息与所述脑电数字信号、所述解析结果之间的映射关系；
77.步骤j，将所述映射关系转换为所述映射关系对应的图表信息，并输出所述图表信息。
78.在用户结束使用神经反馈设备之后，神经反馈系统会自动将用户或医生输入的用户信息与用户在治疗过程中所有的脑电数字信号、解析结果进行关联存储，建立用户档案或更新在原有的用户档案中，并将用户在治疗过程中关联存储的所有的脑电数字信号、解析结果和用户信息转换为直观的图表信息，能够使得用户或医师能清晰地对用户的精神健康进行分析和评估，帮助用户方便及时地了解自己的精神健康。
79.另外，可以对在治疗过程中的脑电数字信号、解析结果等数据输入到对应的学习模型中以帮助原来的学习模型进行完善和更新，从而提升治疗的效果。
80.此外，本发明还提出一种神经反馈设备，所述神经反馈设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的神经反馈程序，所述处理器执行所述神经反馈程序时实现如以上实施例所述的神经反馈方法的步骤。
81.本发明神经反馈设备具体实施方式与上述神经反馈方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
82.此外，本发明还提出一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括神经反馈程序，所述神经反馈程序被处理器执行时实现如以上实施例所述的神经反馈方法的步骤。
83.本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述神经反馈方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
84.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
85.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下
前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台神经反馈设备，执行本发明各个实施例所述的方法。
86.在本发明中，术语“第一”“第二”“第三”“第四”“第五”仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
87.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
88.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，本发明保护的范围并不局限于此，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改和替换，这些变化、修改和替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。