[发明专利]听性脑干反应测试中基于自适平均法的数据自动处理方法

权利要求书

1.一种听性脑干反应测试中基于自适平均法的数据自动处理方法，其特征在于，

对各个测试声强下批量采集的ABR记录，基于自适平均法的运算，通过迭代逐步增加记录的平均次数，直至满足ABR信号检出的条件；

所述ABR信号检出的条件，包含：将当前声强在当前迭代时对应的ABR记录分组后，根据当前的平均次数计算各组的平均曲线，获得分组之间互相关函数最大值所对应的时滞，根据时滞的偏差是否在规定范围内，判断是否存在具有锁时特性的ABR信号；

所述自适平均法的运算，包含以下过程：

S1’、所述ABR记录是输入类型为重复单次记录的时间曲线，对其随机分成两组并分别计算平均曲线；

S2’、计算两分组各自平均后的互相关函数；

S3’、获得互相关函数的最大值所对应的时滞；

S4’、将时滞的绝对值与k值比较，判断时滞是否偏差在k个数据点内：

如果时滞的绝对值小于k值的，说明时滞偏差在k个数据点内，表示检测到稳定锁时信号，则停止获取采集数据，对应于检出ABR信号的情况；

如果时滞的绝对值不是小于k值的，说明时滞偏差不在k个数据点内，表示没有检测到稳定锁时信号，则进一步执行步骤S5’：

S5’、判断是否达到当前声强下的最大迭代次数：

如果达到最大迭代次数的，则停止获取采集数据，对应于没有检出ABR信号的情况；如果没有达到最大迭代次数的，则进一步对当前采集的ABR记录加入新采集的ABR记录，在当前声强下重复执行S1’～S5’的运算过程；

其中，k是一个预设的固定数值，或者是对所有数据点按预设比例计算后得到的一个数值。

2.如权利要求1所述的数据自动处理方法，其特征在于，

判断是否达到该声强下的最大迭代次数，包含判断是否符合M＝M_max；其中，M_max为预设的最大迭代次数；M为当前的迭代次数，每次步骤S1’时使M递增1：若M＜M_max，则迭代继续进行。

3.如权利要求1或2所述的数据自动处理方法，其特征在于，每个声强下计算ABR记录的平均曲线时使用的平均次数，为当前的迭代次数与N值的乘积；N值与每次迭代时新加入的ABR记录的组数相对应。

4.如权利要求1或2所述的数据自动处理方法，其特征在于，各声强下的ABR记录，是动物实验数据或者是临床数据，通过实时测试获得或者是离线存储的数据；

所述ABR记录，经过以下的一项或多项预处理：

信号放大；

带通滤波；

调整对ABR波形采集的时间区间，选取声音刺激开始后相应时间区间的ABR时间曲线作为分析对象；

排除与背景噪音相应的ABR时间曲线；

通过光滑样条拟合函数，去除低频背景噪音。