[发明专利]一种认知负荷评估方法及系统有效
申请号: | 202210988034.0 | 申请日: | 2022-08-17 |
公开(公告)号: | CN115153554B | 公开(公告)日: | 2023-05-12 |
发明(设计)人: | 李增勇;李文昊;张腾宇;张静莎 | 申请(专利权)人: | 国家康复辅具研究中心 |
主分类号: | A61B5/16 | 分类号: | A61B5/16;A61B5/1455;A61B5/00;A61B5/318;A61B5/0245;G06F18/2131 |
代理公司: | 北京金咨知识产权代理有限公司 11612 | 代理人: | 薛海波 |
地址: | 100176 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 认知 负荷 评估 方法 系统 | ||
1.一种认知负荷评估方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
获取针对用户大脑前额叶区域采集的近红外光强信号以及用户的心电信号;
根据第一设定算法将所述近红外光强信号转换为氧合血红蛋白浓度信号和脱氧血红蛋白浓度信号,并根据所述氧合血红蛋白浓度信号和所述脱氧血红蛋白浓度信号计算脑氧饱和度指标;所述第一设定算法为比尔朗伯特定律;
使用复数域的莫莱小波对所述氧合血红蛋白浓度信号进行连续小波变换,以提取其在第一设定频段的脑血氧相位信号;使用复数域的莫莱小波对所述心电信号进行连续小波变换,以提取其在第二设定频段的心电相位信号;根据第二设定算法计算所述脑血氧相位信号和所述心电相位信号之间的心脑耦合强度指标;所述第二设定算法的计算步骤包括:
选取所述第一设定频段的脑血氧相位信号和所述第二设定频段的心电相位信号,由随机微分方程分别构建所述脑血氧相位信号和所述心电相位信号间的耦合函数模型;
根据贝叶斯定理建立所述耦合函数模型的二次型负对数形式的似然函数,计算所述似然函数的驻点坐标,得到所述第一设定频段的脑血氧相位信号和所述第二设定频段的心电相位信号之间相位振子模型的耦合系数和耦合矩阵,采用所述二次型负对数形式的似然函数对得到的所述耦合系数和所述耦合矩阵递归计算,直至稳定状态下得到耦合系数矩阵;
根据所述耦合系数矩阵计算第一设定频段的所述脑血氧相位信号与第二设定频段的心电相位信号的耦合强度;
通过频域分析提取所述心电信号在第三设定频段的心率变异性指标;其中,所述第一设定频段为0.02~0.07Hz频段;所述第二设定频段为0.6~2Hz频段;所述第三设定频段为0.04~0.15Hz频段;
对所述脑氧饱和度指标、所述心脑耦合强度指标和所述心率变异性指标进行加权求和得到认知负荷指数,以通过所述认知负荷指数表征用户的认知负荷;所述认知负荷指数计算公式为:
CI=c1*TOI+c2*HRV+c3*CS;
其中,c1、c2、c3为权重系数,CI为所述认知负荷指数,TOI为所述脑氧饱和度指标,HRV为所述心率变异性指标,CS为所述心脑耦合强度指标。
2.根据权利要求1所述的认知负荷评估方法,其特征在于,所述近红外光强信号是通过多个近红外信号采集探头对用户大脑前额叶区域采集获得的,各近红外信号采集探头之间的间距为30mm。
3.根据权利要求1所述的认知负荷评估方法,其特征在于,所述第一设定算法为比尔朗伯特定律,所述比尔朗伯特定律先将所述近红外光强信号转化为光密度数据,再将所述光密度数据转化为所述氧合血红蛋白浓度信号和所述脱氧血红蛋白浓度信号。
4.根据权利要求1所述的认知负荷评估方法,其特征在于,根据所述氧合血红蛋白浓度信号和所述脱氧血红蛋白浓度信号计算脑氧饱和度指标,包括:
所述脑氧饱和度指标计算公式为:
其中,c为所述脑氧饱和度指标,a为所述氧合血红蛋白浓度信号,b为所述脱氧血红蛋白浓度信号。
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