[发明专利]一种脑电信号异常监测系统及方法

权利要求书

1.一种脑电信号异常监测系统，其特征在于，包括：

信号预处理模块：其被配置为获取脑电信号，根据频率将脑电信号划分为多个波段；

构建图模型模块：其被配置为建立脑电信号的每个波段的图模型；

计算加权异常分数模块：其被配置为根据图模型计算每个波段的异常分数，对得到的每个波段的异常分数进行统一加权处理得到加权异常分数；

假设检验模块：其被配置为判断加权异常分数是否落入对应的置信区间内，以确定脑电信号是否异常；

所述信号预处理模块包括：

滤波和去噪声模块：用于对获取的脑电信号进行平滑滤波和去除噪声；

分类模块：用于根据频率将滤波和去噪声后的脑电信号分为多个波段，脑电信号的划分如下：δ波；θ波；α波；β波；γ波；

所述计算加权异常分数模块包括：

异常分数计算模块：用于计算相邻图模型对应的相邻矩阵之间的欧几里得距离，即得到异常分数；

标准化模块：用于异常分数进行相似性得分标准化，得到每个异常分数对应的标准分量；

方差计算模块：用于计算多个标准分量的方差；

自适应权重计算模块：用于根据得到的方差计算每个波段的自适应权重；

加权异常分数计算模块：用于根据每个波段的自适应权重和标准分量得到加权异常分数。

2.如权利要求1所述的一种脑电信号异常监测系统，其特征在于，所述构建图模型模块包括：

转换模块：用于将每个波段的脑电信号由时域转换为频域，将每个波段的脑电信号划分为多个信号段；

周期图计算模块：用于计算每个信号段的周期图；

权重计算模块：用于根据周期图得到图模型的节点，计算节点之间的边的权重；

图模型建立模块：用于根据得到的边的权重构造信号段的图模型，并将图模型用相邻矩阵来表示。

3.如权利要求2所述的一种脑电信号异常监测系统，其特征在于，所述转换模块中，采用离散短时傅里叶变换将脑电信号由时域转换为频域。

4.如权利要求1所述的一种脑电信号异常监测系统，其特征在于，所述假设检验模块包括：

置信区间计算模块：用于计算待判断的加权异常分数所对应的置信区间；

判断模块：用于对待判断的加权异常分数与对应的置信区间进行比对，确定脑电信号是否异常。

5.如权利要求4所述的一种脑电信号异常监测系统，其特征在于，所述置信区间计算模块中，选取待判断加权异常分数之前的设定数量个加权异常分数，然后计算选取的加权异常分数的平均差和标准差，根据得到的平均差和标准差计算置信区间的最小值和最大值。

6.一种脑电信号异常监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

信号预处理：获取脑电信号，根据频率将脑电信号划分为多个波段；

构建图模型：建立脑电信号的每个波段的图模型；

计算加权异常分数：根据图模型计算每个波段的异常分数，对得到的每个波段的异常分数进行统一加权处理得到加权异常分数；

假设检验：判断加权异常分数是否落入对应的置信区间内，以确定脑电信号是否异常；

所述信号预处理包括：

滤波和去噪声：对获取的脑电信号进行平滑滤波和去除噪声；

分类：根据频率将滤波和去噪声后的脑电信号分为多个波段，脑电信号的划分如下：δ波；θ波；α波；β波；γ波；

所述计算加权异常分数包括：

异常分数计算：计算相邻图模型对应的相邻矩阵之间的欧几里得距离，即得到异常分数；

标准化：异常分数进行相似性得分标准化，得到每个异常分数对应的标准分量；

方差计算：计算多个标准分量的方差；

自适应权重计算：根据得到的方差计算每个波段的自适应权重；

加权异常分数计算：根据每个波段的自适应权重和标准分量得到加权异常分数。

7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求6方法所述的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求6方法所述的步骤。