[發(fā)明專利]一種基于非高斯時序模型的腦電特征提取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310579269.5
• 申請日: 2013-11-18
• 公開（公告）號: CN103690160A
• 公開（公告）日: 2014-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王躍明;祁玉;鄭筱祥;張建明;朱君明
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號: A61B5/0476
• 分類號: A61B5/0476
• 代理公司: 杭州天勤知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33224
• 代理人: 胡紅娟

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及腦電數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，具體涉及一種基于非高斯時序模型的腦電特征提取方法。

背景技術(shù)

頭皮腦電信號數(shù)據(jù)包含了大量與大腦特征以及狀態(tài)相關(guān)的信息，是進(jìn)行大腦狀態(tài)判斷的重要工具。由于大腦的時變性和非線性性，其產(chǎn)生的信號也是時變的、非線性的，同時由于頭皮腦電信號容易受到眼電、肌電以及心電信號的干擾，有效而魯棒的腦電信號特征提取方法成為難題。

申請?zhí)枮?00910196746.3的發(fā)明公開了一種腦電波分析方法，應(yīng)用了經(jīng)典的時頻域分析和主成份分析方法解決了腦電信號特征提取的難題，成功地提取了與人體緊張，疲勞與放松息息相關(guān)的時頻域參數(shù)，并且將其映射到主成分空間中去，還運(yùn)用了支持向量機(jī)在主成份空間中高效地分析非線性關(guān)系，提高了判讀的精確性和有效性。但是，該發(fā)明能夠處理的頻率范圍有限，不能滿足更寬頻段的需求，而且對于腦電信號中的噪聲信號沒有進(jìn)行有效的處理。

申請?zhí)枮?00710163302.0的發(fā)明公開了一種腦電超慢波分析方法及其數(shù)據(jù)處理裝置，它通過對0.5-50Hz范圍內(nèi)的腦電波進(jìn)行系列分析，提取出其中超慢波，并分析超慢譜系功率，用以反映所對應(yīng)的腦神經(jīng)遞質(zhì)的功能狀況，為建立一種無創(chuàng)傷腦神經(jīng)遞質(zhì)功能檢測方法提供了條件。但是，該發(fā)明對于腦電數(shù)據(jù)特征具有針對性，當(dāng)特征值不一致時效果較差。

通過對腦電數(shù)據(jù)信號的監(jiān)測和分析，可以得到大腦的狀態(tài)，如深度睡眠，大腦疲勞，大腦警覺等狀態(tài)，同時，也為人類與計算機(jī)的交互控制提供了新的手段。

對腦電數(shù)據(jù)信號進(jìn)行特征提取，得到可識別的，可靠程度高的特征值是腦電數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，具有重要價值，因此，需要提供一種腦電特征的提取方法，提取得到能夠反應(yīng)大腦狀態(tài)變化信息的特征值。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種基于非高斯時序模型的腦電特征提取方法，結(jié)合腦電信號的時頻特征、形態(tài)特征以及復(fù)雜度特征等多種特征，對大腦狀態(tài)進(jìn)行有效刻畫，同時通過狀態(tài)空間模型對大腦狀態(tài)進(jìn)行實時跟蹤，有效去除偽跡，能夠有效反應(yīng)大腦狀態(tài)的變化，敏感性高，抗噪性好。

一種基于非高斯時序模型的腦電特征提取方法，包括以下步驟：

（1）獲取待處理腦電數(shù)據(jù)和兩組訓(xùn)練腦電數(shù)據(jù)，去除待處理腦電數(shù)據(jù)和兩組訓(xùn)練腦電數(shù)據(jù)中的偽跡，分別獲得待處理腦電數(shù)據(jù)的有效頻段和兩組訓(xùn)練腦電數(shù)據(jù)的有效頻段，再分別將待處理腦電數(shù)據(jù)的有效頻段和每組訓(xùn)練腦電數(shù)據(jù)的有效頻段分為若干數(shù)據(jù)段；每組訓(xùn)練腦電數(shù)據(jù)中均包括兩種大腦狀態(tài)下的腦電數(shù)據(jù)。

不同的大腦狀態(tài)對應(yīng)具有不同特征的腦電數(shù)據(jù)，例如深度睡眠時，腦電數(shù)據(jù)波動較為平緩；劇烈運(yùn)動時，腦電數(shù)據(jù)波動很大。

作為優(yōu)選，每組訓(xùn)練腦電數(shù)據(jù)中的兩種大腦狀態(tài)所對應(yīng)的時長相同，且每種大腦狀態(tài)所持續(xù)的時間不少于1分鐘。

例如，需要區(qū)分的兩種大腦狀態(tài)分別為深度睡眠和劇烈運(yùn)動時的大腦狀態(tài)，深度睡眠和劇烈運(yùn)動的時長分別為2分鐘。

作為優(yōu)選，所述步驟（1）采用帶通濾波去除偽跡，去除偽跡后獲得的有效頻段頻率為1.6～70Hz。帶通濾波可以采用2階巴特沃茲濾波器（Butterworth），有效頻段的頻率可以根據(jù)需要通過濾波參數(shù)進(jìn)行選擇。

步驟（1）中數(shù)據(jù)分段采用滑動時間窗的方法，時間窗的長度為1s，步長為0.5s。數(shù)據(jù)分段的目的在于確定數(shù)據(jù)處理的最小單元。滑動時間窗的長度以及滑動步長可以根據(jù)需要選取，時間窗的長度越短，滑動步長越短，劃分的數(shù)據(jù)段越多，則提取得到的時頻特征值和形態(tài)特征值越精確，但是，相應(yīng)的計算量也大。

（2）提取步驟（1）中每個數(shù)據(jù)段的時頻特征、形態(tài)特征和復(fù)雜度特征，得到相應(yīng)的時頻特征值、形態(tài)特征值和復(fù)雜度特征值，每個數(shù)據(jù)段的時頻特征值、形態(tài)特征值和復(fù)雜度特征值構(gòu)成一個特征向量。

步驟(2)中的時頻特征提取采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，取前三個固有模態(tài)函數(shù)，利用下式計算得到每個數(shù)據(jù)段的時頻特征值VoIMF：