摘 要:設(shè)計(jì)一款采用腦電波技術(shù)的測(cè)試系統(tǒng),用于檢測(cè)年輕人在現(xiàn)代生活壓力下的心理狀態(tài)。通過(guò)佩戴神念科技(NeuroSky)出品的MindWave Mobile耳機(jī),實(shí)時(shí)檢測(cè)佩戴者額葉腦波信號(hào)。利用傅里葉變換算法分析腦波能量值,并結(jié)合獨(dú)特的腦意識(shí)分類算法對(duì)其進(jìn)行分析。通過(guò)能量值的特征提取和模型分析對(duì)比,結(jié)合十大情緒核心指標(biāo)、eSense“專注度”指標(biāo)和腦電波分析,檢測(cè)個(gè)體的心理健康情況。程序?qū)z測(cè)信號(hào)處理為具體指標(biāo),從而實(shí)現(xiàn)用戶心理健康檢測(cè),并提供相關(guān)治療措施。該系統(tǒng)能夠較好地進(jìn)行心理健康檢測(cè)與診療康復(fù),具有廣闊的發(fā)展空間。
關(guān)鍵詞:腦波檢測(cè);心理健康;信號(hào)去噪;分類算法;FISTA_tail;腦波分析
中圖分類號(hào):TP391.8 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-1302(2025)02-00-03
0 引 言
隨著現(xiàn)代社會(huì)生活節(jié)奏的加快和各種競(jìng)爭(zhēng)壓力的不斷增大,心理健康的檢測(cè)與診斷倍受關(guān)注。過(guò)去,由于患者對(duì)心理評(píng)估的回答主觀性較強(qiáng),針對(duì)心理健康問(wèn)題的準(zhǔn)確診斷曾是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。然而,隨著腦電圖(EEG)技術(shù)的不斷發(fā)展,科學(xué)家們已經(jīng)開(kāi)始將其應(yīng)用于診斷多種神經(jīng)系統(tǒng)和心理疾病,包括抑郁癥等。這一進(jìn)展為更精準(zhǔn)地識(shí)別和理解各種心理疾病提供了新的工具和可能性。
在當(dāng)前背景下,如何有效地將EEG技術(shù)應(yīng)用于心理健康評(píng)估與治療成為一個(gè)重要議題。腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface)憑借其天然的優(yōu)勢(shì)被視為解決心理健康問(wèn)題的重要工具。
腦機(jī)接口即“腦機(jī)融合感知技術(shù)”,它無(wú)需經(jīng)過(guò)傳統(tǒng)的肌肉或神經(jīng)系統(tǒng)來(lái)建立人腦與外部設(shè)備之間的通信連接,便能使大腦與外部設(shè)備交互。人類大腦在不同的情緒狀態(tài)下腦電信號(hào)會(huì)產(chǎn)生有規(guī)律的變化。對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、處理,并將其數(shù)字化,采用分類算法對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行分類,從而構(gòu)建訓(xùn)練模型,使人們能夠通過(guò)這些數(shù)字信號(hào)了解個(gè)體的不同心態(tài)與情緒。這為檢測(cè)個(gè)體心理是否健康提供了重要的途徑,成為醫(yī)學(xué)與人工智能交叉領(lǐng)域中的關(guān)鍵。
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,盡管腦機(jī)接口的研究已經(jīng)取得了一些進(jìn)展,但相關(guān)研究更側(cè)重于如何利用腦電信號(hào)來(lái)控制外部設(shè)備[1-4],在情緒與心理健康檢測(cè)方面,尚未有深入的研究。盡管文獻(xiàn)[5]詳細(xì)描述了如何利用腦電信號(hào)進(jìn)行情感識(shí)別,但目前仍未達(dá)到能夠全面檢測(cè)心理健康狀態(tài)的水平。因此,需要采用新的更簡(jiǎn)便的方法,以更有效地識(shí)別個(gè)體的心理健康情況。
本文使用NeuroSky出品的可穿戴藍(lán)牙耳機(jī)腦電采集設(shè)備(NeuroSky Headset)[6]對(duì)佩戴者額葉腦波信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),以獲取腦波數(shù)據(jù)。通過(guò)算法對(duì)采集的腦波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,包括缺失片段的恢復(fù)[7]和降噪處理等,隨后與EEG中的十大情緒指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比,從而獲取個(gè)體的心理健康狀況。該系統(tǒng)具備評(píng)估個(gè)體心理健康狀況的能力,滿足了當(dāng)代青年在面對(duì)日常壓力和情緒波動(dòng)時(shí)對(duì)心理健康檢測(cè)和自主診療的需求。
1 腦波檢測(cè)與分析處理
1.1 腦波的基礎(chǔ)理論
腦波,又被稱為“腦電波”,描繪了人腦內(nèi)因細(xì)胞活動(dòng)引起的電位變化而通過(guò)儀器呈現(xiàn)出的波形。人腦由數(shù)以億計(jì)的神經(jīng)元組成,而腦電波則是這些神經(jīng)元相互作用時(shí)產(chǎn)生的電信號(hào)。腦波的生成不受人體當(dāng)前活動(dòng)或情緒狀態(tài)的限制,會(huì)持續(xù)不斷地產(chǎn)生。
人類主要的腦波波形可根據(jù)頻率從低至高分為5類,包括:δ波、θ波、α波、β波以及γ波[8]。這些波形的變化能夠反映一個(gè)人當(dāng)前大腦的狀態(tài),如緊張程度、注意力集中程度等?;谡也?gòu)造的腦波波形如圖1所示。表1列出了腦波的種類、頻率以及特性。其中α波和β波是應(yīng)用最廣泛的波形,通過(guò)波形阻斷分析可以得出眨眼產(chǎn)生的眨眼腦電波。腦電波的發(fā)現(xiàn),為人類量化情緒、分析解決心理問(wèn)題奠定了基礎(chǔ)。
1.2 腦波的檢測(cè)
腦機(jī)接口系統(tǒng)的輸入信號(hào)可分為3種形式:非侵入式、半侵入式和侵入式。實(shí)施侵入式和半侵入式的方式需要進(jìn)行大腦手術(shù),以植入電極或芯片。盡管這2種方法能夠獲取高質(zhì)量的大腦信號(hào),并具有卓越的時(shí)間和空間分辨率,但伴隨有較高的手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和昂貴的費(fèi)用。非侵入式腦機(jī)接口采用頭皮EEG,直接從大腦外部獲取信號(hào)。盡管這種采集方式存在一些限制,例如腦電信號(hào)的精度相對(duì)較低和存在較大的噪聲,但由于其相對(duì)安全和經(jīng)濟(jì)實(shí)惠,仍然是一種可行的方法。該方法通過(guò)監(jiān)測(cè)額葉上的電位變化來(lái)獲取原始的腦波數(shù)據(jù),采集時(shí)將腦環(huán)佩戴在額頭并掛在雙耳上。腦環(huán)內(nèi)部配備有3個(gè)電極,其中2個(gè)電極分別位于測(cè)試者的雙耳處,第3個(gè)電極位于采集者的前額,以捕捉腦電信號(hào)的變化。
本文采用NeuroSky出品的MindWave Mobile耳機(jī),其包括TGAM腦電圖采集模塊(用于腦電圖采集)、前額電極(作為參考點(diǎn))、耳夾電極(用作接地電路)、藍(lán)牙傳輸模塊、藍(lán)牙接收模塊以及連接到該設(shè)備的計(jì)算機(jī)[9],由MindWave移動(dòng)耳機(jī)處理和輸出腦波譜、原始腦波、EEG信號(hào)質(zhì)量參數(shù)和2個(gè)NeuroSky參數(shù):注意力值和冥想檢測(cè)值。該設(shè)備采用了一種干式傳感器,無(wú)需使用生理鹽水或凝膠便可確保傳感器與前額表面貼合,同時(shí)還能保證低噪聲獲取腦電圖信號(hào)。腦波檢測(cè)設(shè)備的佩戴方式如圖2所示。
1.3 腦波的分析處理
在正常情況下,人類腦波的頻率范圍[4]為2.8~45.9 Hz,因此本文只保留這個(gè)范圍內(nèi)的波動(dòng)信號(hào),將其作為主要提取對(duì)象。此外,針對(duì)設(shè)備異常導(dǎo)致部分信號(hào)片段丟失或者噪聲信號(hào)與目標(biāo)信號(hào)一致,導(dǎo)致無(wú)法識(shí)別的情況,本文采用線性模型進(jìn)行信號(hào)恢復(fù),以提升信號(hào)獲取的準(zhǔn)確性。
在信號(hào)重組過(guò)程中,本文采用的基本模型如式(1)所示:
y=Ax+e" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " (1)
式中:y為觀測(cè)信號(hào);e為噪聲。本文的目標(biāo)在于求解min(Ax-y),對(duì)于這個(gè)問(wèn)題,本文采用尾部快速迭代軟閾值算法(FISTA_tail)[7]求解。
腦電信號(hào)通常很微弱,在采集時(shí)容易受到其他噪聲信號(hào)的干擾。雖然NeuroSky的MindWave Mobile耳機(jī)能有效減少噪聲干擾,但采集的信號(hào)中仍存在一些噪聲,因此在后續(xù)操作之前,本文首先需要對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行去噪處理。
實(shí)現(xiàn)信號(hào)去噪的主要方法包括濾波去噪、小波變換和傅里葉變換等[10]。本文采用傅里葉變換,將腦電波信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域,獲取腦電波信號(hào)的頻率、功率等參數(shù)。對(duì)于一個(gè)連續(xù)信號(hào)x(t),將其經(jīng)過(guò)傅里葉變換后得到的X(f)定義為:
(2)
式中:t表示時(shí)間;j表示虛數(shù)單位;f表示頻率。
在探索階段,本文通過(guò)使用耳機(jī)記錄了500多位測(cè)試者在整個(gè)心理咨詢過(guò)程中的腦電波。本文觀察到,當(dāng)受試者處于抑郁狀態(tài)時(shí),他們的“注意力”信號(hào)的腦電波呈現(xiàn)出一種特殊的m型。具體而言,在受試者接受抑郁癥心理咨詢干預(yù)時(shí),本文首次觀察到了一個(gè)明顯的m型波形。值得注意的是,圖3中用白色圓圈圈出的這一波形在受試者表現(xiàn)出抑郁癥狀,如提到無(wú)助感或自殺念頭時(shí),反復(fù)出現(xiàn)在“注意力”和“冥想”信號(hào)中。
因此,本文提出假設(shè):當(dāng)受試者處于抑郁狀態(tài)時(shí),他們的“注意力”信號(hào)中將出現(xiàn)m型波形?;谶@一現(xiàn)象,本文選擇采用基于腦電波對(duì)比的方法來(lái)識(shí)別抑郁狀態(tài),并采用了詳細(xì)的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)對(duì)m型波形進(jìn)行分類[11]。
2 心理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
本文的系統(tǒng)運(yùn)行流程基于公開(kāi)的志愿者及組織機(jī)構(gòu)提供的相關(guān)數(shù)據(jù)。首先,對(duì)收集到的數(shù)據(jù)按心理狀況進(jìn)行細(xì)致分類,如將抑郁癥、焦慮癥等不同心理狀態(tài)的腦部數(shù)據(jù)分別歸類,并進(jìn)一步根據(jù)其嚴(yán)重程度(如輕度、中度、重度)進(jìn)行子分類。接下來(lái),在數(shù)據(jù)處理階段,采用快速傅里葉變換(FFT),將腦波時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào),以便更準(zhǔn)確地分析和構(gòu)建特定腦波模式的圖像。此外,本文還運(yùn)用了先進(jìn)的區(qū)域FasterRCNN圖像識(shí)別技術(shù),對(duì)腦波數(shù)據(jù)的圖像進(jìn)行了深層次分析。通過(guò)這種方法,可以識(shí)別出特定心理狀況下的腦波特征,例如在抑郁癥患者中,某些特定的腦波形態(tài)(如m波形)可能更為明顯。系統(tǒng)將這些特征與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比分析,從而提高識(shí)別準(zhǔn)確性。分析結(jié)果會(huì)依據(jù)與現(xiàn)有模式的相似度,確定最可能的心理狀態(tài),并將這些新的發(fā)現(xiàn)反饋到數(shù)據(jù)庫(kù)中,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)更新和優(yōu)化。此過(guò)程不僅增強(qiáng)了人們對(duì)不同心理狀態(tài)的識(shí)別能力,而且通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng),能夠不斷提升系統(tǒng)的判斷準(zhǔn)確性。
心理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)利用先進(jìn)的腦波檢測(cè)技術(shù)和腦機(jī)接口系統(tǒng),為腦波數(shù)據(jù)的提取和分析提供了必要條件。該系統(tǒng)的使用步驟分為:佩戴使用者腦環(huán)、APP監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、生成指數(shù)、生成報(bào)告(含干預(yù)方案)。
當(dāng)使用者佩戴好腦環(huán)后,腦環(huán)內(nèi)的傳感器便開(kāi)始通過(guò)提前設(shè)置好的生物特征標(biāo)準(zhǔn)去感受被測(cè)量的信息,并將感受到的信息按所規(guī)定的規(guī)律變換為電信號(hào)或其他所需形式的信號(hào)進(jìn)行輸出,以達(dá)到腦波信息傳輸、處理、存儲(chǔ)、記錄等要求。在信息被傳輸?shù)皆贫撕螅到y(tǒng)開(kāi)始運(yùn)行心境團(tuán)隊(duì)所設(shè)計(jì)的腦波信息分析代碼,對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,把數(shù)據(jù)按抑郁心理和身體焦慮、情緒管理能力、睡眠質(zhì)量、內(nèi)心修復(fù)能力、沉浸度、慧熵質(zhì)量、創(chuàng)新思維以及精神疲勞等進(jìn)行歸類整理并反映到APP上,同時(shí)系統(tǒng)結(jié)合信息庫(kù)進(jìn)行對(duì)比,對(duì)使用者的心理狀態(tài)進(jìn)行分析并為干預(yù)方向和需要采取的措施提供參考,使其轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單易理解的語(yǔ)言展示在給用戶呈現(xiàn)的分析報(bào)告中。監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行流程如圖4所示。
3 結(jié) 語(yǔ)
本文介紹了一款基于腦電分析的系統(tǒng),采用新型的信號(hào)對(duì)比方式來(lái)檢測(cè)個(gè)體心理健康狀況同時(shí)結(jié)合了NeuroSky穿戴設(shè)備對(duì)測(cè)得的腦波信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。本文通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在抑郁情況下,“注意力”信號(hào)呈現(xiàn)出一種特殊的m型波形。因此本文采用特定算法對(duì)比處理腦電信號(hào),以檢測(cè)是否存在這種獨(dú)特的m型波形,從而判斷個(gè)體是否處于抑郁狀態(tài)。系統(tǒng)為測(cè)試者提供檢測(cè)結(jié)果,并根據(jù)檢測(cè)結(jié)果提供相應(yīng)的干預(yù)措施。該系統(tǒng)為解決個(gè)體的心理健康問(wèn)題提供了一種先進(jìn)且精準(zhǔn)的檢測(cè)和干預(yù)手段,具有廣闊的應(yīng)用前景。
參考文獻(xiàn)
[1] ABIRI R, BORHANI S, SELLERS E W, et al. A comprehensive review of EEG-based brain-computer interface paradigms [J]. Journal of neural engineering, 2019, 16(1): 011001.
[2] CAO Z. A review of artificial intelligence for EEG-based brain- computer interfaces and applications [J]. Brain science advances, 2020, 6(3): 162-170.
[3]孫浩,張然,戴巍.基于TGAM腦波傳感的互動(dòng)冥想系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].數(shù)字通信世界,2022(11):77-79.
[4]李瑛達(dá),周海波,楊易青.腦波控制的智能醫(yī)療輪椅系統(tǒng)[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2019,9(5):63-66.
[5]柳素紅.基于腦波信號(hào)的情感識(shí)別[D].合肥:合肥工業(yè)大學(xué),2021.
[6] BHATTI A M, MAJID M, ANWAR S M, et al. Human emotion recognition and analysis in response to audio music using brain signals [J]. Computers in human behavior, 2016, 65: 267-275.
[7] ZHAO Q, LUO Y, MA C, et al. Sparse signal recovery via tail-FISTA [C]// 2022 34th Chinese Control and Decision Conference (CCDC). Hefei, China: IEEE, 2022: 1410-1415.
[8] SEZER A, INEL Y, SECKIN A C, et al. An investigation of university students’attention levels in real classroom settings with NeuroSky’s MindWave Mobile (EEG) device [C]// International Educational Technology Conference. [S.l.]: [s.n.], 2015: 88-101.
[9] ZHANG S, LI B, CHEN X, et al. Research on the method of evaluating psychological stress by EEG [C]// IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Bristol, England: IOP Publishing, 2019, 310(4): 042033.
[10] FOURIER J B J. Théorie analytique de la chaleur [M]. Paris: Gauthier-Villars, 1888.
[11] LEI X, JI W, GUO J, et al. Research on the method of depression detection by single-channel electroencephalography sensor [J]. Frontiers in psychology, 2022, 13: 850159.
作者簡(jiǎn)介:武家輝(2001—),男,研究方向?yàn)槿斯ぶ悄堋?/p>
王 津(1999—),女,在讀碩士研究生,研究方向?yàn)檫\(yùn)籌學(xué)與最優(yōu)化。
收稿日期:2023-10-17 修回日期:2024-01-04
基金項(xiàng)目:廣西民族大學(xué)國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(202310608031)