[发明专利]一种基于EEG信号的焦虑状态干预方法、系统

说明书

本发明公开了一种基于EEG信号的焦虑状态干预方法、系统，该方法包括以下步骤：EEG信号采集设备对佩戴者进行脑电信号采集，对采集到的脑电信号进行放大并编码，然后传输到数据分析系统；数据分析系统对接收到的脑电信号进行分析和识别分类，得到焦虑程度，并将焦虑程度传入感知神经调控系统，以触发感知神经调控系统向用户目标脑区发送触觉刺激。本发明可根据用户焦虑程度自动触发感知神经调控系统来施加不同时长的刺激，达到针对性、智能化缓解焦虑的有益效果。

技术领域

本发明涉及的EEG信号识别技术领域，特别是涉及一种基于EEG信号的焦虑状态干预方法、系统。

背景技术

焦虑是一种常见的情绪状态，不可控制的焦虑状态称为焦虑障碍，是一种影响广泛的精神健康障碍。焦虑状态的发生与环境因素、人格特质等因素相关，其发生时伴随强烈的脑活动异常。特别的，焦虑时脑活动的异常将反映到EEG信号的异常。研究表明，焦虑状态的EEG信号异常可能反映在多个维度，包括频率、功率谱、耦合关系等方面。

目前，只有对EEG进行监测的方法，并且现有的方法没有根据检测到的信号进行触觉调控的办法，以及没有根据用户的焦虑状态进行自动化、智能化的干预方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于EEG信号的焦虑状态干预方法、系统，以实现对用户的焦虑进行干预，针对焦虑状态的EEG检测技术在检测后根据检测到的信号进行触觉智能化调控。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于EEG信号的焦虑状态干预方法，包括：

EEG信号采集设备对佩戴者进行脑电信号采集，对采集到的脑电信号进行放大并编码，然后传输到数据分析系统；

数据分析系统对接收到的脑电信号进行分析和识别分类，得到焦虑程度，并将焦虑程度传入感知神经调控系统，以触发感知神经调控系统向用户目标脑区发送触觉刺激。

优选的，EEG信号采集设备所采集的脑电信号是用户静息闭眼状态的脑电信号。

优选的，所述数据分析系统进行分析的过程包括：(1)对接收到的脑电信号进行滤波，采用傅里叶变换过滤脑电信号的伪迹，得到纯净的脑电信号；(2)对纯净的脑电信号进行快速傅里叶变换，计算alpha波的correlation dimension关联维度指标，将correlationdimension关联维度指标作为焦虑状态特征值。

优选的，所述数据分析系统进行识别分类的过程包括：将焦虑状态特征值输入分类算法模型中进行模型识别分类，以检测用户此时的焦虑程度。

优选的，所述焦虑程度为根据焦虑状态特征值大小，将用户的焦虑水平区分成正常、轻度、中度或重度焦虑。

优选的，所述感知神经调控系统能够根据用户的焦虑程度，制定触觉调控方案。

优选的，所述触觉调控方案采用的是触觉形式的刺激，是通过安放在目标脑区头皮处的按摩触头实现的，所述目标脑区为额叶、顶叶和颞-顶联合区。

优选的，所述感知神经调控系统能够通过算法匹配并调取数据库中的刺激方案，当检测到用户的焦虑程度在中度以下时，向用户发送初级档位的触觉刺激；当检测到用户的焦虑程度为中度时，向用户发送中级档位的触觉刺激；当检测到用户的焦虑程度为重度时，向用户发送高级档位的触觉刺激。

本发明还提供一种基于EEG信号的焦虑状态干预系统，用于实现上述方法，包括：

EEG信号采集设备，用于对佩戴者进行脑电信号采集，对采集到的脑电信号进行放大并编码，然后传输到数据分析系统；

数据分析系统，用于对接收到的脑电信号进行分析和识别分类，得到焦虑程度并传入感知神经调控系统；

感知神经调控系统，用于接收焦虑程度，向用户目标脑区发送触觉刺激。