[發(fā)明專利]睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的設(shè)備

有效

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• 申請日: 2016-09-21
• 公開（公告）號: CN106236083B
• 公開（公告）日: 2018-02-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙巍;胡靜;韓志
• 申請（專利權(quán)）人: 廣州視源電子科技股份有限公司
• 主分類號: A61B5/0476
• 分類號: A61B5/0476;A61B5/00
• 代理公司: 廣州華進聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司44224
• 代理人: 潘桂生

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及輔助睡眠技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的設(shè)備。

背景技術(shù)

在睡眠中，人體進行了自我放松及恢復(fù)的過程，因此良好的睡眠是保持身體健康的一項基本條件；但是由于工作壓力大、生活作息不規(guī)律等原因，導(dǎo)致了部分人群的睡眠質(zhì)量欠佳，表現(xiàn)為失眠、半夜驚醒等。

目前市面上已經(jīng)有一些設(shè)備來幫助人們?nèi)胨岣咚哔|(zhì)量。例如在某一特定睡眠狀態(tài)下通過聲音、光信號等人工干預(yù)，避免在熟睡狀態(tài)下叫醒用戶等。對于輔助睡眠的設(shè)備而言，為了真正達到提高用戶睡眠質(zhì)量的目的，正確的識別用戶的睡眠狀態(tài)是非常重要的。

多導(dǎo)睡眠圖(Polysomnography,PSG)，又稱睡眠腦電圖，是目前臨床上用于睡眠診斷和分析的“金標(biāo)準(zhǔn)”。多導(dǎo)睡眠圖利用多種生命體征例如腦電、肌電(頜下)、眼電、呼吸、血氧等對睡眠進行分析。在這些體征信號中，腦電圖(electroencephalogram，EOG)處于核心地位。腦電圖是利用精密的電子儀器，在頭皮上將來自大腦皮層產(chǎn)生的電活動加以記錄并放大的波形信號。由于腦電圖的信號非常微弱(微伏級)，容易被來自其他部位的生物電信號干擾。當(dāng)眼電信號幅值較低時(即沒有較強烈眼球/眼瞼活動如眨眼等)，眼電信號對腦電信號的干擾比較微弱。而眼電信號幅值較高時，由于眼電信號的頻率比正常腦電信號低，高幅值的眼電信號疊加在腦電信號上就形成了一個類似于基線漂移的現(xiàn)象。

為了降低眼電信號所帶來的影響，目前有很多去除眼電偽跡的方法。獨立成分分析(Indepdent component analysis,ICA)是一種常用的方法。它首先假設(shè)輸入信號都是統(tǒng)計獨立的非高斯的信號的線性組合，然后利用線性變換將來自于信號分離。它的缺點是(1)輸入信號的假設(shè)條件在實際使用中并不能完全滿足；(2)對于分離后的多個信號，還需要進一步判斷哪些信號是“純凈的”腦電信號，哪些信號是被分離出的眼電信號。此外，還有方法假設(shè)了一個眼電信號對腦電信號的影響因子(如0.2)，然后利用腦電信號減去乘以影響因子的眼電信號的方法去除眼電偽跡，如公式：EEG_pure＝EEG_original-0.2*EOG，由于存在個體差異及眼電電極的位置的不同，一個固定的影響因子并不能很好的適應(yīng)不同的個體。

此外，由于在睡眠狀態(tài)分析中，腦電信號的波形是一個很重要的睡眠狀態(tài)指標(biāo)。例如紡錘波和K復(fù)合波的出現(xiàn)，表示進入了非眼快動睡眠的S2期。經(jīng)過傳統(tǒng)方法處理后的腦電信號的波形往往會發(fā)生變化，影響了后續(xù)對腦電信號的分析效果。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述問題，提供一種睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的設(shè)備，減少去除眼電偽跡過程對腦電信號的波形的影響，確保后續(xù)對腦電信號的分析效果。

一種睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的設(shè)備，包括：腦電電極、眼電電極、參考電極、模數(shù)轉(zhuǎn)換器、濾波電路以及處理器；

所述腦電電極、眼電電極、參考電極分別連接模數(shù)轉(zhuǎn)換器，并依次通過所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器和濾波電路連接至處理器；

所述腦電電極用于檢測用戶在睡眠中的腦電信號；所述眼電電極用于采集用戶在睡眠中的眼電信號；

所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器將眼電信號和腦電信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，所述濾波電路對眼電信號和腦電信號進行低頻濾波后輸入至處理器；

所述處理器，用于對每幀濾波后的腦電信號進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，將其分解成若干個本征模函數(shù)，計算各個本征模函數(shù)與同一時刻的眼電信號之間的相關(guān)系數(shù)；查找并刪除相關(guān)系數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值的本征模函數(shù)和相關(guān)系數(shù)最大的本征模函數(shù)，利用剩余的本征模函數(shù)重建每幀腦電信號。

上述睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的設(shè)備，利用眼電電極采集的用戶的眼電信號和腦電電極采集的腦電信號，經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換和濾波處理后，由處理器對每幀濾波后的腦電信號進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，將其分解成若干個本征模函數(shù)，計算各個本征模函數(shù)與同一時刻的眼電信號之間的相關(guān)系數(shù)；查找并刪除相關(guān)系數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值的本征模函數(shù)和相關(guān)系數(shù)最大的本征模函數(shù)，利用剩余的本征模函數(shù)重建每幀腦電信號。該設(shè)備可以減少去除眼電偽跡過程對腦電信號的波形的影響，保留了信號的大部分細節(jié)信息，確保后續(xù)對腦電信號的分析效果。

附圖說明

圖1為一個實施例的睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖圖；

圖2是處理器去除眼電偽跡的算法流程圖；

圖3是去除眼電偽跡的實驗數(shù)據(jù)結(jié)果示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖闡述本發(fā)明的睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的設(shè)備的實施例。