[发明专利]可穿戴脑电疲劳监测系统有效

专利信息
申请号: 201910890605.5 申请日: 2019-09-19
公开(公告)号: CN112515680B 公开(公告)日: 2023-03-31
发明(设计)人: 王毅军;田森;裴为华;张熙;陈弘达 申请(专利权)人: 中国科学院半导体研究所;中国人民解放军总医院
主分类号: A61B5/256 分类号: A61B5/256;A61B5/291;A61B5/297;A61B5/372;A61B5/398;A61B5/16;A61B5/00
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 吴梦圆
地址: 100083 *** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 穿戴 疲劳 监测 系统
【说明书】:

一种可穿戴脑电疲劳监测系统,包括采集单元、同步单元和预警单元三部分。采集单元用于采集脑电数据,并将脑电数据进行滤波、放大、模数转换操作后通过无线网络发送至预警单元;同步单元用于采集刺激设备产生的事件标志位并通过无线网络同步发送到预警单元中;预警单元通过WIFI接收模块接受采集单元传送来的数字信号、同步单元传输来的事件标志位,将接收到的数字信号、事件标志位进行预处理,提取出数据特征,之后基于数据特征计算出用户的认知状态,当用户的认知状态较低时进行预警。本发明提出的可穿戴脑电疲劳监测系统便于携带,使用前准备时间短,基于本发明提出的电极分布模式可实现脑电和眼电信号的采集。

技术领域

本发明涉及一种脑认知检测方法,特别涉及一种可穿戴脑电疲劳监测系统。

背景技术

疲劳分为身体疲劳和精神疲劳,随着工业化进程的推进,精神疲劳更普遍地存在于人群之中。当人处于精神疲劳时,认知功能受限,反应速度下降,行为表现变差,因此出现重大事故的几率增加,所以准确预测人的疲劳状态具有重要意义。疲劳检测的方法可以分为主观方法和客观方法,主观方法主要是各种主观量表,客观方法多依赖于各种生理指标,如:眼电、心电、脑电及眼动等。脑电信号的时间分辨率高,能直接反应人的大脑活动状态,因此被广泛地应用于疲劳和认知功能的相关研究。

常用的脑电采集设备多为基于导电膏的湿电极采集系统,电极材料多为银/氯化银,湿电极与皮肤之间的阻抗一般低于10kΩ,信噪比好。但是这些系统实际使用中前期准备工作太长且设备笨重不便于携带;且长时间采集过程中,随着导电膏变干信号质量受到影响。因此为了实用化,基于干电极的便携式脑电设备是必不可少的,可穿戴脑电可用于临床研究如癫痫检测等和脑机接口等实际应用。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的主要目的是提供一种可穿戴脑电疲劳监测系统,以解决常用的脑电采集系统使用时前期准备所需时间长且设备笨重不便于携带、信号质量易受影响的缺陷。

(二)技术方案

本发明提供一种可穿戴脑电采集系统,该系统包括采集单元、同步单元和预警单元,其中,

采集单元,用于采集脑电数据,并将脑电数据进行滤波、放大、模数转换操作后通过无线网络发送至预警单元;

同步单元,用于采集刺激设备产生的事件标志位并通过无线网络同步发送到预警单元中;

预警单元,通过WIFI接收模块接受采集单元传送来的数字信号、同步单元传输来的事件标志位,将接收到的数字信号、事件标志位进行预处理,提取出数据特征,之后基于数据特征计算出用户的认知状态,当用户的认知状态较低时进行预警。

采集单元包括干电极、滤波器、放大器、模数转换模块、微处理器和WIFI发送模块,其中:

干电极,位于头皮上,与滤波器的输入端相连接,用于采集原始脑电数据,并将采集的原始脑电数据发送至滤波器;

滤波器,与放大器的输入端连接,对干电极采集的原始脑电数据进行滤波操作,之后将滤波后的脑电数据传输至放大器中;

放大器,与模数转换模块的输入端相连接,对滤波后的脑电数据进行放大操作,之后将放大后的脑电数据传输至模数转换模块;

模数转换模块,与WIFI发送模块和微处理器相连接,在微处理器的控制下,将滤波后的脑电数据从模拟信号转换成数字信号,之后将数字信号传输给WIFI发送模块;

WIFI发送模块,将模数转换模块传输来的数字信号通过无线网络发送至预警单元。

同步单元包括事件采集模块和WIFI发送模块,其中:

事件采集模块,与WIFI发送模块的输入端相连接,用于采集刺激设备产生的事件标志位将其传输到与之相连的WIFI发送模块中;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院半导体研究所;中国人民解放军总医院,未经中国科学院半导体研究所;中国人民解放军总医院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910890605.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top