[发明专利]用于确定网络连接的方法和系统

权利要求书

1.一种在同时产生信号的多个交互节点的脑电图系统中识别所述多个交互节点之间的连接及估计识别为连接的节点之间的连接系数的方法，所述方法包括以下步骤：

在预定的时间段内，定期地记录每个节点处的信号以形成数据集；

计算所述数据集中每个节点组合之间的相干性和偏相干性；

对于每个节点组合，检查所述相干性或所述偏相干性是否低于第一预定阈值，如果低于所述第一预定阈值，则将对应的连接系数设置为零，以用于所有后续步骤；

为来自所述数据集的、连接系数尚未设置为零的节点组合估计连接系数的第一估计步骤；

对于由所述第一估计步骤估计为低于第二阈值的每个连接系数，将所述连接系数设置为零，以用于所有后续步骤；和

为来自所述数据集的、连接系数尚未设置为零的节点组合再次估计连接系数的第二估计步骤。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述检查的步骤包括，为每个节点组合计算所计算的相干性与偏相干性的乘积，并确定所述乘积是否低于所述第一预定阈值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，用于经估计的连接系数的所述第二阈值通过以下确定：

根据对所述经估计的连接系数进行的欧氏距离平方，将所述经估计的连接系数分为两组，第一组包括具有高数值的连接系数，第二组包括具有低数值的连接系数；和

将所述第二阈值设置为一系数值，所述系数值大于所述第二组中所有连接系数的数值。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，用于估计连接系数的所述第一估计步骤和所述第二估计步骤估计所述数据集的自回归系数。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述脑电图系统已知为或预测为稀疏连接。

6.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法还包括筛选所述数据集以去除离群值的步骤。

7.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法还包括过滤所述数据集以去除噪声的步骤。

8.一种监测患者大脑功能的方法，所述方法包括以下步骤：

在一段时间内，对患者进行脑电图EEG记录；

使用根据前述权利要求中任一项所述的方法识别关于所述脑电图EEG的节点信号之间的网络连接。

9.一种用于在大脑活动的数据记录中识别节点之间的网络连接和估计连接系数的系统，所述系统包括：

多个传感器，所述多个传感器用于在预定的时间段内且在不同位置记录个体的大脑活动以产生数据集；和

处理器，所述处理器配置为：

计算所述数据集中的每个节点组合之间的相干性和偏相干性；

对于每个节点组合，检查所述相干性和所述偏相干性是否低于第一预定阈值，如果低于所述第一预定阈值，则将对应的连接系数设置为零，以用于所有后续步骤；

为来自所述数据集的、连接系数尚未设置为零的节点组合估计连接系数；

对于估计为低于第二阈值的每个连接系数，将所述连接系数设置为零，以用于所有后续步骤；和

为来自所述数据集的、连接系数尚未设置为零的节点组合再次估计连接系数。

10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述处理器配置为，为每个节点组合计算所计算的相干性与偏相干性的乘积，并确定所述乘积是否低于所述第一预定阈值。

11.根据权利要求9或10所述的系统，其中，所述处理器配置为通过以下确定所述第二阈值：

根据对经估计的连接系数进行的欧氏距离平方，将经估计的连接系数分为两组，第一组包括具有高数值的连接系数，第二组包括具有低数值的连接系数；和

将所述第二阈值设置为一系数值，所述系数值大于所述第二组中所有连接系数的数值。

12.根据权利要求9或10所述的系统，其中，所述处理器配置为，通过估计所述数据集的自回归系数来估计连接系数。