[发明专利]对EEG信号进行预处理用于认知负荷测量的方法和系统

权利要求书

1.一种对用户的脑电图EEG信号进行预处理方法，用于认知负荷测量，所述方法包括处理器实现的步骤：

a.使用脑电图信号记录设备(202)捕获用户的脑电图信号，其中所述脑电图信号是对应于刺激而产生的；

b.使用伪影检测模块(204)检测所捕获的脑电图信号中的多个系统伪影；

c.使用噪声窗口去除模块(206)从所述脑电图信号去除噪声窗口，其中，所述噪声窗口用选自包括无信号、非常差的信号、差信号、一般信号、良好信号的群组的噪声水平来指示；

d.使用眨眼区域检测模块(208)检测所述脑电图信号中的眨眼区域，其中，使用基于聚类的方法检测眨眼区域，所述基于聚类的方法包括以下步骤：

将EEG信号细分成持续时间1秒的窗口；

计算每个窗口的δ频带功率作为特征；

在所述特征上应用标准k-均值算法；

改变聚类的数量，并检查给出最小谢贝尼指数的k的值，其中，谢贝尼指数表示聚类的最佳形成；以及

从与被调节到最低的δ频带功率的最大尺寸对应的聚类中提取EEG数据，并且将与剩余聚类对应的数据标记为眨眼区域；

e.使用眨眼区域滤波模块(210)从所述脑电图信号滤出所述检测到的眨眼区域；以及

f.利用滤波后的脑电图信号来测量用户的所选通道之间的认知负荷的辨别，其中，为α和θ带使用平均频率的变化与相应功率的乘积来为每个通道获得认知负荷，在史楚普刺激的滤波后的脑电图信号与初始基线数据之间测量所述变化，并且其中，认知负荷的辨别作为所选通道之间的认知负荷的标准偏差而获得。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个伪影包括与所述脑电图信号记录设备(202)有关的伪影。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，与所述脑电图信号记录设备(202)有关的系统伪影选自包括电源干扰、阻抗波动、寄生噪声和电噪声及其组合的群组。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，使用基于应用编程接口API的软件开发包SDK、标准偏差和信号偏斜度测量中的至少一个来检测所述噪声窗口。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述脑电图信号的噪声窗口的噪声水平被指示为在使用基于API的SDK时与所述脑电图信号记录设备(202)的每个通道关联的元数据。

6.根据权利要求4所述的方法，还包括：将所述脑电图信号细分为非重叠窗口，用于计算所述脑电图信号的标准偏差。

7.根据权利要求4所述的方法，还包括：将所述脑电图信号细分为非重叠窗口，用于测量所述脑电图信号的信号偏斜度测量。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，使用软件开发包SDK、基于模板的交叉相关、基于模板的自相关和所述基于聚类的方法中的至少一个来检测眨眼。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，使用选择性高通滤波器将所述眨眼区域从所述脑电图信号滤出。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，从至少两个对应刺激中导出用户的测量的认知负荷的至少两个级别之间的认知负荷的辨别。