[发明专利]一种脑波实时评价系统及其评价方法无效

专利信息
申请号: 200910247628.0 申请日: 2009-12-30
公开(公告)号: CN102113879A 公开(公告)日: 2011-07-06
发明(设计)人: 邹俊忠;陈兰岚;张见;王桂松;张冬丽 申请(专利权)人: 上海东方脑科学研究所
主分类号: A61B5/00 分类号: A61B5/00;A61B5/16;A61B5/0476;A61B5/053;A61B5/0402;A61B5/0496;A61B5/0488
代理公司: 上海信好专利代理事务所(普通合伙) 31249 代理人: 徐茂泰
地址: 200000 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 脑波 实时 评价 系统 及其 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种脑波实时评价系统及其评价方法。

背景技术

随着社会的高速发展,亚健康人群越来越多,疲劳研究和放松治疗意义重大,分析、研究脑波及其评价标准,显得尤为重要。

放松训练指的是在一个安静的环境中,按一定的要求去完成特定的动作程序,通过反复练习,使人学会有意识地控制自体的心理生理活动,以降低机体的唤醒水平,调整因紧张性刺激而引起的机体心理——生理功能的紊乱。

疲劳和放松训练的定量判定:脑波研究。目前主要采用主观评价方法和行为学描述方法对脑力疲劳程度进行评估。主观评价方法根据作业者的身体感受症状来判断疲劳的程度,主要通过问卷调查的形式来进行,但其评分标准不易统一、且易受主观因素的影响,无法对疲劳时心理生理状态进行客观评定。而行为学描述方法主要通过脑力任务的反应时间和正确率对脑力疲劳程度进行评价。不但与被试者的主动配合程度密切相关,而且还有较强的“学习效应”,必须事先对被试者进行较长时问的训练,以排除“学习效应”影响,因而无法实时动态检测脑力疲劳。

近年来,脑波信号的检测与分析技术取得了很大的进步。在脑力疲劳研究中,脑波现已成为最广泛的评定中枢神经系统变化的指标之一,被誉为监测疲劳的“金标准”。虽然先前研究已取得了一些有意义的成果,但还不是很成熟。近年来,数字信号处理技术与模式识别方法蓬勃发展,在生物医学信号处理中的应用也越来越为人们所关注。模式识别方法将继续向前发展,不断推进人类去揭开隐藏在大脑深处的奥秘。

发明内容

本发明的目的是提供一种脑波实时评价系统及其评价方法,解决背景技术中不能进行对脑力疲劳和放松训练进行量化分析,实时性差,个体针对性不强的问题;应用功率谱分析和主成份分析方法解决了脑电信号特征提取的难题,成功提取与人体疲劳与放松息息相关的综合性指标,还运用支持向量机在主成份空间中高效地对大脑状态进行分类,提高了判读的精确性和有效性;另外,一种脑波实时评价系统及其评估方法为用户在家庭和办公环境中自主地进行放松训练和训练评估提供了可能。

为了实现上述目的,本发明提供一种脑波实时评价系统,其特点是,包含核心模块、参数选择模块、特征提取模块和显示模块;

上述的核心模块与参数选择模块、特征提取模块和显示模块通过有线或者无线通信的方式连接;

所述的参数选择模块与特征提取模块连接,用以选择和提取各种数据。

上述的脑波实时评价系统,其中,特征提取模块是传感器,其提取各种信号传输给核心模块。

一种脑波实时评价系统的工作方法,其中,包含以下步骤:

步骤1、核心模块建立方案库供用户选择;

步骤2、核心模块建立历史被试训练结果数据库;

步骤3、参数选择模块选取脑波评价参数;

步骤4、特征提取模块采集脑波数据;

步骤5、核心模块计算脑波特征参数;

步骤6、显示模块显示脑波参数;

步骤7、核心模块判断特征提取模块是否结束脑波数据采集,若是,则跳转到步骤8,若否,则跳转到步骤4;

步骤8、实时评价系统生成评价报告,在显示模块上显示出来。

上述的脑波实时评价系统的工作方法,其中,步骤1中,供用户选择的方案包含疲劳作业方案选择和放松训练方案选择。

上述的脑波实时评价系统的工作方法,其中,步骤3中,参数选择模块选取的脑波评价参数是与人体疲劳放松相关参数。

上述的脑波实时评价系统的工作方法,其中,步骤4采集的信息包含疲劳度、觉醒度、集中度、反应时间、正确率、脑电信号、皮肤阻抗、心电信号、水平眼电、垂直眼电和肌电信号。

上述的脑波实时评价系统的工作方法,其中,步骤5中,核心模块根据脑波功率谱来计算脑波特征参数,其包含幅值、占空比和重心频率。

上述的脑波实时评价系统的工作方法,其中,步骤6包含当前时刻脑波特征参数显示、全体脑波参数显示、被试与被试之间的个体差异显示。

上述的脑波实时评价系统的工作方法,其中,步骤8中,核心模块生成的评估报告包含放松前疲劳等级评估、放松过程中放松效果评估和放松后疲劳等级评估。

本发明具有如下优点:

1、定量判定:本发明利用脑波信号定量地测量和判读人的生理,心理和情绪状况;利用数字信号处理技术和特征提取算法能够提取与人的紧张,焦虑,抑郁情绪相对应的电生理参数,利用模式识别技术可以正确判定疲劳等级,区分疲劳和放松等不同的精神状态;

2、实时评价:本发明通过分析脑波与人体精神状态的关系,实时地给出疲劳判定和放松效果的评价;

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