[发明专利]基于脑电图的智能辅助诊断系统

权利要求书

1.一种基于脑电图的智能辅助诊断系统，其特征在于，包括脑电预处理子系统、波形模型构建子系统、波形识别子系统、出现模型构建子系统、出现方式识别子系统、分布模型构建子系统、分布方式识别子系统、状态模型构建子系统、病人状态识别子系统、诊断模型构建子系统和诊断子系统十一个子系统；

脑电预处理子系统接收脑电源信号作为输入，经过滤波，伪迹去除，标注和参考变换后输出预处理后的脑电数据；脑电预处理子系统通过滤波去除脑电源信号中的噪声，通过阈值限定去除受伪迹影响的信号段，通过独立成分分析去除混合在各导联上的伪迹；脑电预处理子系统的标注用于允许用户补充标注脑电源信号中未标注的事件；脑电预处理子系统的标注还用于允许用户标注脑电波形；脑电预处理子系统的参考变换用于将脑电源信号切换为其他参考模式的脑电信号；其中，未标注的事件包括脑电记录过程中已知的癫痫发作、睁闭眼试验、眼状态敏感试验、过度换气试验、闪光刺激、睡眠诱发、药物诱发；脑电波形包括正弦样波、α节律、β节律、γ节律、δ节律、θ节律、弓形波、切迹波、双相波、三相波、多位相波、棘波、尖波、棘慢波、多棘波、多棘慢波、复合波、K综合波、多形性波；其他参考模式包括同侧耳参考、双耳参考、平均参考和双极导联；

波形模型构建子系统从标注了脑电波形的预处理后的脑电数据中提取每种脑电波形的样本，用提取的样本为每种脑电波形构建训练集，通过在训练集上训练的方法为每个脑电波形构建一个波形模型，将波形模型输出给波形识别子系统；波形模型构建子系统用于不断累积脑电波形样本、扩充训练集、重构改进优化波形模型；

波形识别子系统接收脑电预处理子系统输出的待诊断的预处理后的脑电数据，采用波形模型构建子系统提供的波形模型从脑电数据中识别出所有的脑电波形，在脑电数据中标注识别出的脑电波形、脑电波形的空间位置和时间位置，并将标注后的脑电数据输出；

出现模型构建子系统、分布模型构建子系统、状态模型构建子系统、诊断模型构建子系统分别通过与用户交互的方式接收医生的经验规则，并用规范化的数据结构表示，用逻辑推理排除规则间的逻辑矛盾，用一组优化的规则构建对应的模型，并输出；出现模型构建子系统接收医生判断脑电波形在时间上出现方式的经验规则，输出用于识别出现方式的出现模型；分布模型构建子系统接收医生判断脑电波形在空间上分布方式的经验规则，输出用于识别分布方式的分布模型；状态模型构建子系统接收医生依据脑电波形、脑电波形出现方式和脑电波形分布方式来判断病人状态的经验规则，输出用于识别病人状态的状态模型；诊断模型构建子系统接收医生依据病人处于不同状态下的脑电波形、脑电波形出现方式和脑电波形分布方式进行诊断的经验规则，输出用于诊断疾病的诊断模型；

出现方式识别子系统接收来自波形识别子系统输出的脑电波形，采用出现模型构建子系统提供的出现模型识别出脑电波形出现方式，在脑电数据中标注识别出的出现方式，并将标注后的脑电数据输出；其中，脑电波形出现方式包括活动、节律、暴发、阵发、周期性、散发、一过性、同步性；

分布方式识别子系统接收来自波形识别子系统输出的脑电波形，采用分布模型构建子系统提供的分布模型识别出脑电波形分布方式，在脑电数据中标注识别出的分布方式，并将标注后的脑电数据输出；其中，脑电波形分布方式包括广泛性、弥漫性、一侧性、局部性、多灶性、游走性、对称性；

病人状态识别子系统接收标注了脑电波形、出现方式和分布方式的脑电数据，采用状态模型构建子系统提供的状态模型进行处理，识别出病人在不同时段的状态，在脑电数据中增加状态标注后再输出；其中，病人状态包括正常清醒期、正常睡眠期、睡眠周期、背景活动异常、阵法性异常；

诊断子系统接收标注着脑电波形、出现方式、分布方式和病人状态的脑电数据，运用诊断模型构建子系统提供的诊断模型处理脑电数据，给出对病人的诊断意见；诊断意见由定性意见、关于脑电图的描述、脑电图描述对应的脑电数据索引共同组成；每个定性意见由一组关于脑电图的描述支撑，每个脑电图描述对应着一组脑电数据；诊断子系统支持用户从定性意见到脑电图描述、再到脑电数据的检索；其中，定性意见分为正常、正常范围、界线性、轻度异常、中度异常和重度异常的等级；关于脑电图的描述包括背景活动、诱发试验、睡眠、异常波、临床发作、药物作用和干扰波。