[发明专利]基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法及系统

说明书

技术领域

本发明脑电信号分析领域，特别是涉及一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法及系统。

背景技术

脑电信号是通过电极记录下来的脑电细胞群的自发性、节律性的电运动，它反映了大脑组织的电活动及大脑的功能状态，脑电信号作为一种无创的检测手段，其研究涉及神经生理学、心理学、病理生理学、认知神经科学、神经工程乃至社会心理学、信息与信号处理等诸多领域。对脑电波特征的研究可应用到脑疾病患者的康复训练中去。

在现有技术中，对脑电波特征的研究最早是直接从时域上提取特征，有些重要信息在时域上反映突出，但时域方法使大脑的各个区域的脑电情况不能得到直观反映，功率谱估计的方法仅仅能把脑电信号的幅度随时间变换的情况反映出来，现有技术中采用线性方法处理脑电信号，对脑电信号的处理分析精度较低。

发明内容

本发明的目的是提供一种精度较高的基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法与系统。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法，所述分析方法包括：

获取不同视觉诱发的原始脑电信号数据；

利用时频分析方法对所述原始脑电信号数据进行预处理，获得预处理脑电信号；

利用非线性理论计算所述预处理脑电信号的非线性特征参数；

根据所述非线性特征参数对所述原始脑电信号数据进行分析。

可选的，所述预处理的方法具体包括去除噪声，伪迹去除，多维信号分离中至少一者。

可选的，所述非线性特征参数具体包括基于关联位数、点关联维数、最大Lyapunov指数、近似熵中至少一者。

可选的，所述获取不同视觉诱发的原始脑电信号数据具体包括通过脑电极帽对不同视觉诱发的脑电信号数据进行采集，获取所述原始脑电信号数据。

可选的，所述对所述原始脑电信号数据进行分析具体包括：

根据所述非线性特征参数确定所述非线性特征参数的变化规律；

根据所述非线性特征参数的变化规律对不同视觉诱发的脑电信号进行分类和识别。

一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析系统，所述分析系统包括数据获取模块，预处理模块，计算模块，分析模块；所述数据获取模块用于获取不同视觉诱发的所述原始脑电信号数据；所述预处理模块利用时频分析方法对所述原始脑电信号数据进行预处理，获得预处理脑电信号；所述计算模块利用非线性理论计算所述预处理脑电信号的非线性特征参数；所述分析模块根据所述非线性特征参数对所述原始脑电信号数据进行分析。

可选的，所述数据获取模块还连接脑电极帽，所述脑电极帽用于采集原始脑电信号，所述数据获取模块，用于获取所述采集的原始脑电信号数据。

可选的，所述分析模块具体包括：

确定单元，用于根据所述非线性特征参数确定所述非线性特征参数的变化规律；

分析单元，用于根据所述非线性特征参数的变化规律对不同视觉诱发的脑电信号进行分类和识别。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明利用时频分析方法对所述原始脑电信号数据进行预处理，获得预处理脑电信号，利用非线性理论计算所述预处理脑电信号的非线性特征参数，可以更加精确地分析脑电信号，然后再根据非线性特征参数对所述原始脑电信号数据进行分析，可以很精确的对不同视觉诱发信号进行识别与分类。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法流程图；

图2为本发明的一种基于视觉诱发的脑电信号特征分析系统组成框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种精度较高的基于视觉诱发的脑电信号特征分析方法与系统，提高对脑电信号分析的精度。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。