[发明专利]一种基于脑电的认知功能评估方法

说明书

本发明公开的一种基于脑电的认知功能评估方法，包括以下步骤：在被检测者特定状态下，采用检测装置采集被检测者的脑电信号；对脑电信号进行小波分解并重构单子频带脑电信号，以第k层细节系数和第l层细节系数的能量比值作为特征值；取部分正常人与非正常人的脑电信号特征值作为训练集，采用支持向量机算法进行建模，得到分类模型；取其他人的脑电信号特征值作为测试集，通过分类模型进行分类，从而识别正常人与非正常人脑电信号的特异性，完成认知功能评估；本发明能识别植物人与正常人脑电信号的特异性，完成植物人与正常人认知功能的评估；可以科学、准确地评估认知功能，具有良好的敏感性和特异性，为认知功能评估提供定量分析的新方法和手段。

技术领域

本发明涉及脑电分析的神经科学研究与临床应用的研究领域，特别涉及一种基于脑电的认知功能评估方法。

背景技术

认知功能是人体大脑的高级神经功能，是人体认识和获取知识的智能加工过程，涉及学习、记忆、语言、思维、精神、情感等一系列随意、心理和社会行为。认知功能评估是人体神经系统研究和应用的重大问题，有待深入定量研究。

传统认知评定方法是使用各种心理量表，比如蒙特利尔认识评估量表(MoCA)、精神行为认知状态检查表(SUMSE)、简易精神状态量表(MMSE)等。这些量表通过人的外部行为表现推断人脑的高级心理活动，存在较大的主观性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于脑电的认知功能评估方法，通过对正常人和植物人的脑电频谱分析发现，可作为正常人与植物人的脑电的特征量，即可将具有不同认知功能的人群分类。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于脑电的认知功能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

在被检测者特定状态下，采用检测装置采集被检测者的脑电信号；

对脑电信号进行小波分解并重构单子频带脑电信号，以第k层细节系数和第l层细节系数的能量比值作为特征值；

取C个正常人与C个非正常人的脑电信号特征值作为训练集，采用支持向量机算法进行建模，得到分类模型；

取剩下所有人的脑电信号特征值作为测试集，通过分类模型进行分类，从而识别正常人与非正常人脑电信号的特异性，完成认知功能评估。

进一步地，所述在被检测者特定状态下，采用检测装置采集被检测者的脑电信号，具体为：在被检测则安静、闭眼状态下，采用检测装置采集被检测者M分钟的脑电信号。

进一步地，所述检测装置为16导联电极帽，采用国际标准10-20系统电极放置法放置在被检测者上。

进一步地，所述对脑电信号进行小波分解并重构单子频带脑电信号，以第k层细节系数和第l层细节系数的能量比值作为特征值，具体为：选择小波基db3，根据脑电信号采样频率，对脑电信号进行l层小波分解；提取各层的细节系数和逼近系数，重构各层系数的单子频带信号，取第k层细节系数和第l层细节系数的能量比值作为特征量，特征量的计算如下：

R＝E_k/E_l，

其中，x_i为第i层细节系数，N为第i层细节系数的长度，E_k为第k层频带能量，E_l为第l层频带能量，R为特征量。

进一步地，所述k为5，所述l为7。

进一步地，所述C为1。

进一步地，所述采用支持向量机算法进行建模，得到分类模型，具体为：使用网络寻优和十折交叉验证法得到最优的惩罚因子和核函数参数，通过最优参数训练得到分类模型。