[发明专利]基于微状态分析方法的EEG实时检测分析平台

说明书

本发明涉及一种基于微状态分析方法的EEG实时检测分析平台，包括用来采集头皮脑电的EEG电极阵列(1)，用于头皮脑电采集、预处理以及微状态分析的下位机(2)和显示分析结果的上位机(3)，其中下位机(2)包括ADC模块(4)，DSP操作芯片(5)以及USB通讯模块(6)；EEG电极阵列(1)和ADC模块(4)实现对头皮脑电信号的采集；DSP操作芯片(5)中的EEG预处理模块(7)对原始EEG信号进行预处理过程，从而得到干净可供分析的EEG信号(10)；将预处理后的EEG信号输入到微状态分析模块(11)并进一步分析处理得到分析结果和具体的特征参数。

技术领域

本发明涉及生物医学工程技术，特别是一种基于微状态分析方法的EEG实时检测分析平台。

背景技术

帕金森病是一种以神经退行性病变为主要特征的神经系统疾病，临床症状通常变现为患者出现静止性震颤、肌肉强直、运动迟缓和姿势失衡等严重的运动障碍。帕金森病的发病率在60岁以上人群中高达26％，且随着病程的延长将进一步恶化，最终导致患者失去自理能力，甚至导致残疾。因此高效的实时辅助诊断工具将对帕金森疾病患者的治疗具有重大意义。头皮脑电图微状态分析方法是目前诊断神经系统疾病(如帕金森病、癫痫等)的一种有效手段。特定微状态的存在及其出现频率、覆盖率或持续时间的变化可被视为不同神经系统疾病的特征状态标记，用以作为有效的辅助诊断工具。

脑电微状态分析方法是基于脑电微状态提出的，用于分析头皮电位拓扑结构的全局模式随时间的动态变化。这些头皮电位拓扑结构可以描述静息状态下大脑活动的动态变化，拓展EEG在研究神经精神疾病领域中的研究范围。微状态分析方法可以反映静息状态下大脑的功能网络变化情况，由这种分析方法得到的微状态可以解释大脑动态变化的90％且几种微状态之间的互相转换可以揭示亚秒级的个体水平下的大脑活动的动态变化，具有可操作性强、表征个体特异性及鲁棒性强等优势。

目前，缺乏EEG采集与分析一体化的监测设备，通过EEG信号分析神经精神疾病的机制均存在延时性，即分析结果只能反映采集EEG信号时刻的病情，与当前病情发展情况无直接联系。目前对于EEG信号的微状态分析方法，虽然可以显著描述帕金森病的大脑活动特征，但因为其不能够为疾病的辅助诊断提供临床可参考的实时信息，所以该分析方法无法作为临床诊断的实用工具。因此，建立一套可以同时控制信号采集与信号分析的实时检测分析平台，使得EEG信号的采集与分析同步进行，实时高效并可视化地反映帕金森病患者的病情成了未来的发展方向。

数字信号处理器(Digital Signal Processer,DSP)是一种常用于进行数字信号处理运算的微处理器，具有高精度、稳定性好，高速性以及集成度高等优点，因而，DSP处理器在数据处理和分析的过程中具有显著优势。将DSP处理器与EEG信号的预处理过程和微状态分析方法结合起来，使其满足采集EEG信号的同时，还具有高速数据处理的能力，从而达到高效实时检测分析EEG信息的效果。

发明内容

针对上述EEG信号采集与微状态分析方法的延时误差问题与失效性，为解决目前神经系统疾病临床辅助诊断面临的困难，本发明的目的是设计开发一种基于基于微状态分析方法的EEG实时检测分析平台，一体化采集检测并分析帕金森病患者的头皮脑电信号，从而实现实时监控病人病情并得到当下时刻的可视化的疾病特征，为临床的辅助诊断提供重要实用工具。