[发明专利]用於量化注意力的方法及系統

权利要求书

1.一种估计注意力的方法，包括：

接收对应于从一受试者的一大脑所收集的信号的脑电图(EG)数据，所述信号与施加到所述受试者的刺激同步，所述EG数据分割成多个片段，每一个片段对应于一单一刺激；

将每一个片段划分成一第一时间窗及一第二时间窗，所述第一时间窗具有一固定起点，所述第二时间窗具有一变化起点，所述固定起点及所述变化起点与各自的刺激有关；以及

处理所述第一时间窗及所述第二时间窗，以确定一给定片段的一可能性，以描述所述大脑的一状态。

2.如权利要求1所述的估计注意力的方法，其特征在于：所述变化起点是一随机起点。

3.如权利要求1或2中任一项所述的估计注意力的方法，还包括：接收从所述受试者的所述大脑所收集的附加EG数据，同时故意地不专心所述刺激的一部分，所述附加EG数据也分割成多个片段，每一个片段对应于一单一刺激；

处理所述附加EG数据的所述片段，以确定所述给定片段的一附加可能性，所述给定片段描述所述大脑的所述专心状态；以及

组合所述可能性与所述附加可能性。

4.如权利要求3所述的估计注意力的方法，还包括：将所述附加EG数据的每一个片段表示为一时域数据矩阵，其中所述处理包括处理所述时域数据矩阵。

5.如权利要求3所述的估计注意力的方法，还包括：将所述附加EG数据的每一个片段表示为一频域数据矩阵，其中所述处理包括处理所述频域数据矩阵。

6.如权利要求3所述的估计注意力的方法，还包括：将所述附加EG数据的每一个片段表示为一时域数据矩阵及一频域数据矩阵，其中所述处理包括单独地处理所述时域数据矩阵及所述频域数据矩阵以提供两个单独分数，所述两个单独分数描述了所述附加可能性，并且其中所述组合包括组合描述了所述可能性的一分数与描述了所述附加可能性的所述两个单独分数。

7.如权利要求1至6中任一项所述的估计注意力的方法，还包括：接收附加生理数据，并且处理所述附加生理数据，其中所述可能性还基于经处理的所述附加生理数据。

8.如权利要求7所述的估计注意力的方法，其特征在于：所述附加生理数据涉及至少一个生理参数，所述至少一个生理参数选自由眨眼的数量与时间分布、眨眼的持续时间、瞳孔大小、肌肉活动、运动及心率组成的一组。

9.如权利要求1至9中任一项所述的估计注意力的方法，还包括：从所述多个片段提取空间时间频率特征，并且将述空间时间频率特征聚类所成不同的意识状态的多个群集。

10.如权利要求9所述的估计注意力的方法，其特征在于：所述意识状态包括选自由一疲劳状态、一专心状态、一不专心状态、一走神状态、一思维空白状态、一清醒状态及一困倦状态组成的所述组中的至少一个意识状态。

11.如权利要求1所述的估计注意力的方法，其特征在于：所述第一时间窗具有一固定宽度。

12.如权利要求1或11中任一项所述的估计注意力的方法，其特征在于：所述第二时间窗具有一固定宽度。

13.如权利要求1所述的估计注意力的方法，其特征在于：所述第一时间窗及所述第二时间窗中的每一个具有一相同的固定宽度。

14.如权利要求1至11中任一项所述的估计注意力的方法，其特征在于：所述第二时间窗具有一变化宽度。

15.如权利要求1至14中任一项所述的估计注意力的方法，其特征在于：所述处理包括应用一线性分类器。

16.如权利要求1至14中任一项所述的估计注意力的方法，其特征在于：所述处理包括应用一非线性分类器。