[发明专利]一种基于脑电图的预测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于脑电图的预测方法，其特征在于，包括：

采集第一预设时段内的缺血性卒中患者的脑电图和脑电图对应的人体信息；

分析所述缺血性卒中患者的脑电图，得到所述脑电图对应的脑电指标，所述脑电指标包括RAP、RDP、DAR、DTABR、pdBSI；

将所述脑电指标对应的人体信息输入待参考指标模型，得到所述脑电指标中的待参考指标；

根据待参考指标的值匹配标准数据库中参考范围对应脑功能恢复程度，得到预设间隔内的缺血性卒中患者的预测脑功能恢复程度，将所述预测脑功能恢复程度作为参考数据展示给医生。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在所述采集第一预设时间段内的缺血性卒中患者的脑电图之后，还包括：

确定发病后第一预设时间段内人体处于清醒状态下的第二预设时段内的缺血性卒中患者的脑电图；

对所述第二预设时段内的缺血性卒中患者的脑电图进行独立成分分析，并去除所述第二预设时段内的缺血性卒中患者的脑电图的眼动成分。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述缺血性卒中患者的脑电图，得到所述脑电图对应的脑电指标，包括：

根据所述脑电图中各电极的电信号确定每个电极所述电信号中的各频带的功率；

根据所述每个电极所述电信号中的各频带的功率确定所述脑电图对应的各频带的平均功率值，并计算出所述脑电图对应的脑电指标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集预设时间段内的缺血性卒中患者的脑电图，包括：

采集发病后预设时间段内人体处于清醒状态下的第二预设时段内的脑电图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待参考指标模型的获取方式如下：

获取待训练的历史缺血性卒中患者的预测脑电指标和历史缺血性卒中患者的人体信息；

根据所述待训练的历史缺血性卒中患者的预测脑电指标和所述历史缺血性卒中患者的人体信息，对深度学习分类网络进行预设次数的训练直至所述深度学习分类网络收敛，得到所述待参考指标模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述待训练的历史缺血性卒中患者的预测脑电指标的获取方式如下：

利用人体信息匹配的组间对照方式对所述历史缺血性卒中患者的预后评测结果的不同脑功能程度对应的不同组的脑电指标进行统计分析，得到具有统计学意义的脑电指标作为待预测脑电指标；

根据所述待预测脑电指标预测结果与所述历史缺血性卒中患者的预后评测结果对应的不同脑功能程度分组；

根据所述待预测脑电指标预测结果与所述历史缺血性卒中患者的预后评测结果不同组人数，得到所述待预测指标对应的绘图参数；

根据绘图参数绘制ROC图得到所述待预测指标对应的曲线下面积，并根据所述曲线下面积确定预测脑电指标。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标准数据库中参考范围获取方法如下：

根据得分规则确定预设间隔内的历史缺血性卒中患者的预后评分，所述预后评分预测预设间隔内的历史缺血性卒中患者的脑功能恢复程度；

根据预设间隔内的历史缺血性卒中患者的脑功能恢复程度和历史缺血性卒中患者的预测脑电指标生成每种脑功能恢复程度对应的参考范围，并存储在所述标准数据库。

8.一种基于脑电图的预测装置，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于采集预设时间段内的缺血性卒中患者的脑电图和脑电图对应的人体信息；

图像分析模块，用于分析所述缺血性卒中患者的脑电图，得到所述脑电图对应的脑电指标，所述脑电指标包括RAP、RDP、DAR、DTABR、pdBSI；

指标确定模块，用于将所述脑电指标对应的人体信息输入待参考指标模型，得到所述脑电指标中的待参考指标；

程度确定模块，用于根据所述待参考指标的值匹配标准数据库中参考范围，并根据所述参考范围预测预设间隔内的缺血性卒中患者的脑功能恢复程度。