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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：本发明提供一种基于脑磁信号的脑机接口连续运动轨迹控制指令下达方法，涉及外科技术领域，包括：获取用户在运动想象时的脑磁信号；调用运动轨迹预测模型基于脑磁信号进行轨迹预测，得到目标运动轨迹预测数据；基于目标运动轨迹预测数据控制多自由度机械臂进行三维运动；其中，运动轨迹预测模型是基于脑磁信号样本训练得到，脑磁信号样本是被试者根据运动轨迹视频进行运动想象时产生，运动轨迹视频是根据被试者的手部运动时产生的三维运动轨迹数据样本生成。本发明使用具有更高空间分辨率的脑磁信号对运动想象任务进行高效解码，从而实现对运动轨迹的精确预测，进而构建基于脑磁信号的脑机接口连续运动轨迹控制指令，以控制机械臂进行精准运动。

主权项：1.一种基于脑磁信号的脑机接口连续运动轨迹控制指令下达方法，其特征在于，包括：获取用户在运动想象时的脑磁信号；调用运动轨迹预测模型基于所述脑磁信号进行轨迹预测处理，得到目标运动轨迹预测数据；基于所述目标运动轨迹预测数据控制多自由度机械臂进行三维运动；其中，所述运动轨迹预测模型是基于脑磁信号样本训练得到的，所述脑磁信号样本是被试者根据运动轨迹视频进行运动想象时产生的，所述运动轨迹视频是根据所述被试者的手部运动时产生的三维运动轨迹数据样本生成的；所述运动轨迹预测模型的训练方法包括：获取所述被试者的手部在预设时间内运动时产生的所述三维运动轨迹数据样本，并基于所述三维运动轨迹数据样本生成所述运动轨迹视频；获取所述被试者根据所述运动轨迹视频进行运动想象时的所述脑磁信号样本；对所述脑磁信号样本进行预处理，得到预处理后的脑磁信号样本；调用初始运动轨迹预测模型基于所述预处理后的脑磁信号样本进行轨迹预测处理，得到运动轨迹预测数据；基于所述三维运动轨迹数据样本和所述运动轨迹预测数据对所述初始运动轨迹预测模型进行迭代训练，得到所述运动轨迹预测模型；所述初始运动轨迹预测模型包括时空注意力模块、自适应图结构学习模块和时空卷积模块，所述调用初始运动轨迹预测模型基于所述预处理后的脑磁信号样本进行轨迹预测处理，得到运动轨迹预测数据，包括：将所述预处理后的脑磁信号样本输入所述时空注意力模块进行注意力学习，得到时间注意力权重和空间注意力权重；将所述预处理后的脑磁信号样本输入所述自适应图结构学习模块进行自适应学习，得到与所述预处理后的脑磁信号样本对应的邻接矩阵；将所述时间注意力权重、空间注意力权重和所述邻接矩阵输入所述时空卷积模块进行图卷积和时域卷积处理，得到所述预处理后的脑磁信号样本的在三维空间上的卷积特征；基于所述卷积特征进行轨迹预测处理，得到运动轨迹预测数据。

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百度查询： 北京工业大学 基于脑磁信号的脑机接口连续运动轨迹控制指令下达方法