[发明专利]基于图信号处理的脑信号分析方法

权利要求书

1.一种基于图信号处理的脑信号分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、建立基于功能近红外的测量范式；

步骤2、测量人员佩戴功能近红外探头并按照步骤1建立的测量范式进行测量，收集测量人员在进行步态任务时的脑信号；

步骤3、对测量的脑信号进行预处理，包括光强转换、去噪、伪迹去除、信号截取和基线校正处理；

步骤4、计算通道信号之间的相位滞后系数，并建立连通性矩阵；

步骤5、根据连通性矩阵和顶点位置构建脑图；

步骤6、根据脑图提取描述脑区和脑区变化的图特征。

2.根据权利要求1所述的基于图信号处理的脑信号分析方法，其特征在于：所述步骤1建立的测量范式包括：

⑴测量人员站立30秒；

⑵测量人员按照日常的步行速度行走35秒；

⑶测量人员停止并站在原地10秒；

⑷测量人员休息2分钟。

3.根据权利要求1所述的基于图信号处理的脑信号分析方法，其特征在于：所述步骤2按照测量范式，进行三次步态任务并收集三次步态任务时的脑信号。

4.根据权利要求1所述的基于图信号处理的脑信号分析方法，其特征在于：所述步骤3的具体处理方法为：

⑴利用修正的朗伯比尔定律将收集的光强信号转换成含氧血红蛋白的浓度变化；

⑵利用0.01-0.2Hz的帯通滤波器去除噪声；

⑶利用滑动窗去除信号的伪迹；

⑷提取进行步态任务时3-33s的数据；

⑸利用步行前5秒的数据作为基线校正步行数据。

5.根据权利要求1所述的基于图信号处理的脑信号分析方法，其特征在于：所述步骤4的具体处理方法为：

设x_i(t)和x_j(t)是功能近红外的两个通道信号，两个通道信号在t时刻的相位差为：

其中和分别表示x_i(t)和x_j(t)的瞬时相位，和表示x_i(t)和x_j(t)经过希尔伯特变换后的信号；

按下式计算x_i(t)和x_j(t)之间的相位滞后系数PLI：

其中，M是信号的长度，sign(·)表示符号函数；

根据相位滞后系数PLI建立如下连通性矩阵CM：

其中N是通道的数目；

通过对三次步态任务所得到的CM进行平均，得到最终使用的CM。

6.根据权利要求5所述的基于图信号处理的脑信号分析方法，其特征在于：所述步骤5构建的脑图G＝(V,CM)，其中V＝{v₁,v₂,...,v_N}代表N个顶点。

7.根据权利要求6所述的基于图信号处理的脑信号分析方法，其特征在于：所述步骤6的具体实现方法包括以下步骤：

⑴建立度矩阵该度矩阵D是一个对角矩阵，第i个对角元素为

⑵计算脑图G的拉普拉斯矩阵L定义为L＝D-CM；

⑶对脑图G的拉普拉斯矩阵L进行频谱拆解：

L＝UΛU^H

其中U＝[u₀,u₁,...,u_N]是特征向量矩阵，u_i表示第i个特征向量，U^H是U的厄密共轭；Λ是对角特征值矩阵λ_i是第i个特征向量的特征值；

⑷定义低、中、高三个图频段，分别表示为其中K_low和K_mid设置为10；

⑸分别计算三个图频段的脑区和脑区之间的变化并分别对三个图频段的脑区和脑区之间的变化进行平均，最后得到描述脑区和脑区变化的图特征；

所述计算三个图频段的脑区和脑区之间的变化的方法为：

其中，表示区域r₁和区域r₂在u_k的变化，α是一个范围因子，Z₁和Z₂分别表示区域r₁和区域r₂内通道的数量。