[发明专利]一种脑电棘波的处理识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种脑电棘波的处理识别方法及装置，所述方法包括如下步骤：S1.对所需处理识别的脑电数据进行滤波处理，得到所需频率带；S2.采用斜率法识别疑似棘波；S3.去除相邻疑似棘波；S4.去除小于阈值的疑似棘波。所述装置包括：脑电数据导入模块；数字滤波器；疑似棘波识别模块；相邻疑似棘波去除模块；小于阈值棘波去除模块；棘波输出模块。本发明所述脑电棘波的处理识别方法及装置具有抗干扰能力强，识别效率高，识别结果准确，识别结果对人员的依赖弱等优点。

技术领域

本发明属于脑电识别技术领域，具体涉及一种脑电棘波的处理识别方法及装置。

背景技术

癫痫是大脑神经元突发性异常放电，导致短暂的大脑功能障碍的一种慢性疾病，癫痫发作的典型特征是神经元群体产生异常同步的动作电位。

棘波是癫痫样放电的主要特征波形，持续时间20-70ms，主要成分为负相，具有陡峭的波形，波幅多变，典型棘波上升支陡峭，下降支稍缓坡度。棘波多为病理性波。

棘波的识别可以帮助医务人员对癫痫做出辅助诊断，并进一步分型和制定相应的治疗方案，在临床实践中对棘波的识别主要依靠人工进行，其效率较低，难以大规模分析，同时，由于人的主观因数影响，不同人员对同一数据的判断也可能存在差异，致使棘波的识别结果严重依赖于识别人员的经验。

目前，棘波的识别方法主要是阈值法，其主要记录幅值大的负相尖波，可以和其他幅值小的信号分开，但阈值法抗干扰性较弱，容易产生误差，致使棘波的识别结果准确度差。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种脑电棘波的处理识别方法，所述方法具有抗干扰能力强，处理识别效率高，识别结果准确，识别结果对人员的依赖弱等优点。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种脑电棘波的处理识别方法，包括如下步骤：

S1.对所需处理识别的脑电数据进行滤波处理，得到所需频率带；

S2.采用斜率法识别疑似棘波；

S3.去除相邻疑似棘波；

S4.去除小于阈值的疑似棘波。

进一步的，S1中采用理想带通数字滤波器对脑电数据进行滤波处理。

进一步的，S2中疑似棘波的识别包括正向棘波识别和负向棘波识别；所述负向棘波的识别公式为：

X_(i)-X_(i-N)＞k(t)&&X_(i+N)-X_(i)＜k(t)；

所述正向棘波的识别公式为：

X_(i)-X_(i-N)＜k(t)&&X_(i+N)-X_(i)＞k(t)；

其中，k(t)＝k_i*(t_i-t_(i-N))；X_(i)表示第i时刻点的幅值；k_i表示第i时刻点与i-N时刻点之间的斜率；t_i-t_(i-N)表示第i时刻点与i-N时刻点之间的间隔时间；k(t)表示第i时刻点与i-N时刻点之间的斜率与两点间隔时间的乘积；‘＆＆’表示第i时刻点需要同时满足前后两个公式。

进一步的，S3中去除相邻疑似棘波的方法为：

当L_(i)-L_(i-1)＜T时，去除幅值小的疑似棘波；