[发明专利]基于频带信息和支持向量机的颅内脑电信号特征波识别装置

说明书

本发明公开了一种基于频带信息和支持向量机的颅内脑电信号特征波处理装置，包括颅内脑电信号采集模块和脑电信号特征波识别模块，颅内脑电信号采集模块用于采集颅内脑电信号，并由脑电信号特征波识别模块进行对特征波识别，脑电信号特征波识别模块包括特征提取单元和支持向量机分类单元特征提取单元对采集到的颅内脑电信号提取多个频带的能量值组成特征向量；支持向量机分类单元对得到特征向量采用支持向量机方法进行分类并训练，得到分类器模型，并实现对颅内脑电信号中特征波的识别，本发明采用经典可靠地频带信息和支持向量机分类方法相结合实现了癫痫颅内脑电信号的特征波形检测，方法的整体准确率稳定平均可达99％，具有较强的鲁棒性。

技术领域

本发明主要属于生物信息领域中的医学神经病学的特征波检测辅助诊断领域，尤其是涉及一种基于频带信息和支持向量机的颅内脑电信号特征波识别装置。

背景技术

癫痫患者颅内脑电信号是癫痫辅助诊断的重要手段之一，是病灶区定位的一种精标准方法，一般癫痫患者在进行手术切除之前都需要进行长时间的颅内信号监测，以确定病灶区的具体位置，从而决定手术切除位置。因为特征波形是癫痫疾病的典型象征波形，因此癫痫的特征波形检测对于临床癫痫疾病诊断具有很重要的辅助意义，目前利用颅内脑电信号进行癫痫病灶区定位的方法中，主要是采用人工的方式观察信号特征波形出现的位置，整个过程长，诊断速度慢，针对个体患者的判断标准无法统一，诊断精度不高。

近十年来，已经有很多癫痫特征波检测方法被提出，但主要都是针对于头皮脑电信号进行的检测方法，然而头皮脑电信号和颅内脑电信号具有一定的差别，因此将适合头皮脑电的诊断设备直接应用于颅内脑电信号并不适合，效果不佳。因此寻找一种专门针对癫痫颅内脑电信号的特征波形检测装置对于临床癫痫术前评估诊断等具有十分重要的意义。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于频带信息和支持向量机的癫痫颅内脑电信号特征波识别装置。

本发明完整的技术方案包括：

一种基于频带信息和支持向量机的颅内脑电信号特征波处理装置，包括颅内脑电信号采集模块和脑电信号特征波识别模块，颅内脑电信号采集模块用于采集颅内脑电信号，并由脑电信号特征波识别模块进行对特征波识别，所述脑电信号特征波识别模块包括特征提取单元和支持向量机分类单元；所述特征提取单元对采集到的颅内脑电信号提取多个频带的能量值组成特征向量；所述的支持向量机分类单元对得到特征向量采用支持向量机方法进行分类并训练，得到分类器模型，并实现对颅内脑电信号中特征波的识别。

所述的脑电信号特征波识别模块还包括预处理单元，所述的预处理单元在特征提取单元之前，对采集到的颅内脑电信号进行预处理操作，得到较为干净整洁的脑电信号；

优选的，所述的预处理操作包括去漂移，工频干扰和带通滤波处理，

优选的，带通滤波器保留频率在0.5-49Hz之间的信号，所用带通滤波器为带通FIR滤波器。

所述的脑电信号特征波识别模块还包括信号分段单元，用于在特征提取单元之前，对预处理后的颅内脑电信号进行信号分段操作；

优选的，分段后每个片段的长度L＝min(2ⁿ),n为正整数，且L>＝Fs*0.07,其中Fs为信号的采样率；

所述的多个频带的能量值是指δ：1-4Hz,θ：4-8Hz,α：8-13Hz,β：13-30Hz和γ：30Hz-higher五个频带的能量值；

颅内脑电信号为癫痫颅内脑电信号。特征波为棘波。

所述的特征提取单元对颅内脑电信号进行如下操作：

首先对某一时间序列的信号片段进行时域向频域转换,该时间序列中共包含N个采样点的信号，x(n)表示该时间序列中第n个采样点的时域信号向量，范围为x(0)至x(N-1)，转换公式如下：