[发明专利]一种有效性脑网络的确定方法及系统

说明书

本发明公开一种有效性脑网络的确定方法及系统。该确定方法包括：获取脑电采集设备采集的EEG数据；筛选有用电极通道；对EEG数据进行预处理；采用小波变换方法对预处理后的EEG数据进行频率分解；构建初始有效性脑网络；将初始有效性脑网络映射至FCM模型，得到脑网络FCM；对脑网络FCM的边的权值和方向进行训练，得到稳态脑网络FCM；将稳态脑网络FCM映射至有效性脑网络模型，得到更新后的有效性脑网络；根据设定的权值阈值，对更新后的有效性网络进行更新，得到稳态有效性脑网络；将稳态有效性脑网络确定为最终有效性脑网络。本发明可以提高有效性脑网络的准确度，使得有效性脑网络更准确的反映大脑皮层活动。

技术领域

本发明涉及脑电信号处理领域，特别是涉及一种有效性脑网络的确定方法及系统。

背景技术

脑电(Electroencephalogram,EEG)信号由于时间分辨率高，可以较好地表征情感脑认知过程，结合EEG信号构建脑网络是揭示大脑处理情感时潜在神经联系的重要手段。目前利用图论的方法分析基于EEG构建脑网络的拓扑结构，将网络属性作为脑认知特征区分不同的情感状态，在情感识别领域中得到了广泛应用。

通常构建脑网络时，选择EEG电极通道作为脑网络的节点，通道之间的相关性作为脑网络的边。根据脑网络中节点间连接方式分为功能性脑网络(Functional BrainNetwork，FBN)和有效性脑网络(Effective Brain Network，EBN)。FBN是一种无向网络，反映不同脑区节点之间的统计性连接关系。EBN是一种有向网络，可以体现出各节点之间的相互影响以及表现信息的流向。

目前基于EEG构建功能性脑网络，从复杂网络的角度对脑网络的拓扑结构和网络属性进行了分析，并将网络属性用于识别不同情感的特征。有的技术中，对预处理过的BOLD(血氧饱和度)信号，依次采用滑动窗口采样技术、皮尔森相关性检测技术、遗传算法等方法构建静息态功能性脑网络，用于研究大脑内部的工作机制以及脑疾病分析。但是，该功能性脑网络忽略了神经系统中重要的生物解释，即神经纤维的走向或神经元活动的信息传导，并不能很好的反映脑区内部各节点之间的相互作用。

相比于功能性脑网络，有效性脑网络由于增加了边的方向信息，能够更好的刻画脑网络中节点的相互作用，更加深入的反映大脑系统的信息传递及功能活动规律。对于有效性脑网络，有研究者利用脑结构与功能之间的关系及蚁群算法易于进行信息融合的特点，通过将脑结构信息和功能信息融于蚁群算法搜索脑网络有效连接中，获得符合大脑生理结果的有效性脑网络。但是，上述构建的有效性脑网络假设各节点之间是相互独立，然后对两两节点建立有效性连接，并没有考虑所有节点之间具有协同和交互作用的事实。因此，并不能准确的反映EEG信号表现出来的大脑皮层活动。

因此，目前基于EEG构建的脑网络大多是功能性脑网络，忽略了神经系统中重要的生物解释，即神经纤维的走向或神经元活动的信息传导。现有的有效性脑网络都是假设各节点之间是相互独立，然后对两两节点建立有效性连接，并没有考虑所有节点之间具有协同和交互作用的事实，因此，并不能准确的反映情感语音诱发的大脑皮层活动。

发明内容

本发明的目的是提供一种有效性脑网络的确定方法及系统，以提高有效性脑网络的准确度，使的有效性脑网络更准确的反映大脑皮层活动。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种有效性脑网络的确定方法，包括：

获取脑电采集设备采集的EEG数据；所述EEG数据包括多个电极通道采集的EEG信号；

根据所述EEG数据筛选所述脑电采集设备的有用电极通道；所述有用电极通道为去除无用电极通道和损坏电极通道剩下的所述脑电采集设备的所有电极通道；

对所述EEG数据进行预处理，得到预处理后的EEG数据；所述预处理后的EEG数据包括每个有用电极通道对应的预处理后的EEG数据；