[发明专利]一种基于多通道神经信号耦合分析的意识评估方法

权利要求书

1.一种基于多通道神经信号耦合分析的意识评估方法，其特征在于：其包括以下步骤：

步骤S1：基于Brain Products脑电放大器脑电帽，同步采集人的32通道脑电信号，脑电帽电极位置分布在全脑各个脑区；

步骤S2：对采集的脑电信号进行预处理，预处理包括去除大振幅噪声、剔除50Hz工频信号和快速独立成分分析去除生理噪声成分；

选取两个通道预处理后的时间序列x_t和y_t，进行m维相空间重构，将重构的时间序列按递增顺序排列；

步骤S3：分别计算x_t和y_t边缘概率分布函数，并计算这两个时间序列的熵值，基于联合概率函数计算这两个时间序列的联合熵；

步骤S4：计算两个时间序列的原始PCMI；

步骤S5：选取两个时间序列中的一个用来生成替代时间序列，采用迭代幅度调整傅里叶变换方法，生成的替代数据，计算替代PCMI；

步骤S6：验证原始的PCMI是否为纯正PCMI，并对纯正PCMI进行Wilcoxon符号秩检验分析得出纯正PCMI的值；

步骤S7：在人的脊髓电刺激前后均进行上述过程，得到脊髓电刺激前后的纯正PCMI，根据前后纯正PCMI值的大小，判断人的脊髓电刺激前后通道间耦合强度变化，既可判断刺激前后脑区间信息交互能力变化，从而评估意识的变化。

2.根据权利要求1所述的基于多通道神经信号耦合分析的意识评估方法，其特征在于：

步骤S1中基于Brain Products脑电放大器和32导脑电帽，采集人的32通道同步脑电信号的32通道电极位置设置按照国际标准10-20导联放置。

3.根据权利要求1所述的基于多通道神经信号耦合分析的意识评估方法，其特征在于：

步骤S2中去除采集信号的大幅度噪声，并利用陷波滤波器去除50Hz的工频信号，对信号进行降采样，利用快速独立成分分析方法去除生理噪声；

选取预处理后脑电信号的两个通道时间序列，选取嵌入维数m滞后τ，进行m维相空间重构，将重构后的时间序列按照递增的顺序来排列；

选取两个时间序列x_t和y_t，t＝1,2,...n，采用相空间重构方法构造具有嵌入维数m和滞后τ的向量X_t[x_t,x_t+τ,…,x_t+mτ]和Y_t[y_t,y_t+τ,...,y_t+mτ]；其中，τ是一个特定的样本点，将时间序列按递增顺序排列，并用X_t和Y_t分别作为排序后时间序列和的表示符号。

4.根据权利要求1所述的基于多通道神经信号耦合分析的意识评估方法，其特征在于：

步骤S3中分别计算两个时间序列的边缘概率分布函数，根据分布函数计算两个时间序列的熵值，并基于联合概率函数计算两个时间序列的联合熵，

具体为计算x_t和y_t边缘概率分布函数(PDF)，分别表示为p(x)和p(y)，x_t和y_t的熵被定义为：

基于联合概率函数计算联合熵H(X,Y)

5.根据权利要求1所述的基于多通道神经信号耦合分析的意识评估方法，其特征在于：

步骤S4中根据两个时间序列的熵值以及联合熵计算原始的PCMI，时间序列x_t和y_t的原始PCMI描述为：

PCMI(X；Y)＝H(X)+H(Y)-H(X,Y)。

6.根据权利要求1所述的基于多通道神经信号耦合分析的意识评估方法，其特征在于：

步骤S5中选取两个时间序列中的一个来生成替代时间序列，采用迭代幅度调整傅里叶变换方法，生成的替代数据，替代次数选择50次，计算获得替代PCMI。