[发明专利]判断大脑是否疲劳的方法和装置

权利要求书

1.一种判断大脑是否疲劳的方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、实时采集被测者的脑电信号；

S2、利用样本熵算法对所述脑电信号进行量化处理，以获得脑电信号的最终样本熵值；

S3、根据所述最终样本熵值判断被测者的大脑是否疲劳，其中，当所述最终样本熵值处于预定区间内时，则判定被测者的大脑处于疲劳状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定区间为[0，0.8]；

在所述步骤S3中，当所述最终样本熵值处于(0.8，1]区间内时判定被测者的大脑处于活跃状态，继续执行步骤S1。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预定区间包括第一预定子区间和第二预定子区间，所述第一预定子区间为[0，0.5]，所述第二预定子区间为(0.5，0.8]，当所述最终样本熵值处于所述第一预定子区间内时判定被测者的大脑处于过度疲劳状态，当所述最终样本熵值处于所述第二预定子区间内时判定被测者的大脑处于轻度疲劳状态。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，当步骤S3中判定被测者的大脑处于疲劳状态时，所述方法还包括：

S4、生成提醒信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述提醒信息包括互不相同的第一提醒信息和第二提醒信息，所述步骤S4包括当所述最终样本熵值处于[0，0.5]区间内时生成所述第一提醒信息，当所述最终样本熵值处于(0.5，0.8]区间内时生成所述第二提醒信息。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述提醒信息包括音频提醒信息和/或振动提醒信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述提醒信息包括所述振动提醒信息，在所述步骤S4中，将所述振动信息施加在被测者的风池穴上。

8.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21、对所述脑电信号进行滤波处理，以去除噪音干扰；

S22、利用样本熵算法对滤除了噪音的脑电信号进行量化计算，获得初始样本熵值；

S23、对所述初始样本熵值进行归一化处理，以获得所述最终样本熵值。

9.一种判断大脑是否疲劳的装置，其特征在于，所述装置包括：

脑电信号采集模块，所述脑电信号采集模块用于采集被测者的脑电信号；

量化处理模块，所述量化处理模块的输入端与所述脑电信号采集模块的输出端相连，所述量化处理模块用于利用样本熵算法对所述脑电信号进行量化处理，以获得的脑电信号的最终样本熵值；

疲劳状态判断模块，所述疲劳状态判断模块的输入端与所述量化处理模块的输出端相连，所述疲劳状态判定模块用于根据所述最终样本熵值判断被测者的大脑是否疲劳，其中，当所述最终样本熵值处于预定区间内时判定所述被测者的大脑处于疲劳状态。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预定区间为[0，0.8]，当所述最终样本熵值处于(0.8，1]区间内时，所述疲劳状态判断模块判定被测者的大脑处于活跃状态。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述脑电信号采集模块包括用于设置在被测者前额叶位置的主采集电极和用于将所述脑电信号输出至所述量化处理模块的第一通信单元，所述主采集电极用于采集被测者的脑电信号，且所述主采集电极与所述第一通信单元电连接，所述量化处理模块包括用于与所述第一通信单元通信的第二通信单元和用于对所述脑电信号进行量化处理的处理单元，所述第一通信单元形成为所述脑电信号采集模块的输出端，所述第二通信单元形成为所述量化处理模块的输入端。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一通信单元和所述第二通信单元均为无线通信单元。

13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述脑电信号采集模块还包括用于设置在被测者耳后的参考电极，所述参考电极也用于采集所述被测者的脑电信号，且所述参考电极也与所述第一通信单元电连接。