[发明专利]脑电信号处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种能够有效提取脑电信号的事件相关特征的脑电信号处理方法。

背景技术

大部分的疾病在发病之前或者发病过程中，大脑电位的变化都有特点，观察脑电图的变化，可以对疾病的判别起一定的指导作用。

但是，阅读脑电图仪显示的脑电图波形，并根据波形的变化做出判断是一个非常复杂的过程，常常会由于医生资质及经验的不足而出现脑电图的判读错误。

脑电图资料与影像学资料不同，由于影像学资料反应的是脑解剖学变化、且电子版与交给病人的片子是对应的，不存在信息的选择性截取，因此携带会诊较为容易，而脑电图反应的是大脑功能性变化（常随时间瞬息变化）及相应的临床行为学变化，一份记录4小时的脑电图即使仅用一种导联方式（常用导联方式有数种）来显示并打印，以每张纸打印10秒计算，则需要打印1440张，这几乎是不可能做到。

因此，只有高技术水平的脑电图从业人员通过精确研读计算机内记录下来的长时程原始的连续性脑电图图形，并汇总出一份可信而精确的脑电图报告才会真正起到临床指导作用。

中国专利授权公开号：CN101690659A，授权公开日2010年4月7日，公开了一种脑电波分析方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1、采集脑电数据；步骤2、对采集到的脑电数据进行时域分析；步骤3、对脑计算机电图进行预处理；步骤4、对脑波进行频域分析；步骤5、提取脑波特征，进行主成分分析；步骤6、采用支持向量机进行脑波模式分类。该发明可以提取脑疲劳、紧张及放松等特征信息；但是，该发明存在不能提取脑电信号的事件相关特征的缺点。

发明内容

本发明是为了克服现有技术很难做出可信而精确的脑电图报告，及无法提取事件相关特征的不足，提供了能够有效提取脑电信号的事件相关特征的脑电信号处理方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种脑电信号处理方法，包括如下步骤：

（1-1） 给p个受试者分别按照下述步骤进行测试，p≥2：

戴上合适的电极帽，电极帽内设有10-20系统电极，10-20系统电极与脑电图仪电连接；

用酒精棉球擦拭放置电极部位头皮以脱脂，然后在头皮上安放10-20系统电极；

（1-2） 通过脑电图仪显示及记录脑电图，获取每个受试者的各个电极的模拟导联信号，每个受试者的各个电极的模拟导联信号输入计算机中存储；计算机选取每个受试者的m个模拟导联信号，m≥3，设定受试者序号i=1；

（1-3） 对第i个受试者的各个模拟导联信号分别进行抽样，计算相同抽样时刻的各个模拟导联信号的抽样值的平均抽样值，用N个不同抽样时刻的平均抽样值构成一个数字通道信号                                               ，

（1-4） 当i＜p，使i值增加1，重复（1-3）的处理过程；

（1-5） 计算机利用公式，；计算各个数字通道信号的能量值；

（1-6）计算机利用公式  计算脑电的最大能量；

（1-7）计算机利用公式计算各数字通道信号的隶属函数； 

（1-8）计算机设定数字通道信号的模糊特征向量；

（1-9）计算机将模糊特征向量输入计算机中预存的随机共振系统模型中，随机共振系统模型输出信噪比SNR，计算机画出各个通道信号的信噪比谱图；

大部分疾病在发病之前或者发病过程中，大脑电位的变化都有特点，包含有事件相关特征的组合信噪比谱区分图可以给医务人员更加简单、直观的诊断支持。

目前，随机共振在微弱信号检测等领域得到广泛应用，该模型包含三个因素：双稳态（或多稳态）系统，输入信号以及噪声源。通常以一个在双稳态势阱中被周期力驱动的过阻尼布朗运动粒子来描述随机共振特性。

                    

其中和都是实参数，为高斯白噪声，其自相关函数为：，M是输入信号强度，，是调制信号频率，D是噪声强度，是脑电图信号模糊特征向量；

信噪比公式为：                          

是信号频谱密度，是信号频率范围内的噪声强度。

（1-10）在计算机的显示屏中显示出通道信号的组合信噪比谱区分图；

（1-11）计算机在组合信噪比谱区分图中选择事件相关特征的噪声强度范围，对该噪声强度范围内的组合信噪比谱区分图放大显示。