[發(fā)明專利]基于變尺度符號傳遞熵的多通道腦肌電耦合分析方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710073405.1
• 申請日: 2017-02-10
• 公開（公告）號: CN106901728B
• 公開（公告）日: 2019-07-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 髙云園;任磊磊;蘇慧需;張迎春;張啟忠;馬玉良;孟明;佘青山
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號: A61B5/0476
• 分類號: A61B5/0476;A61B5/0488
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 杜軍

1.基于變尺度符號傳遞熵的多通道腦肌電耦合分析方法，其特征在于，該方法具體包括以下步驟：

步驟一，獲取人體上肢動作時的頭皮腦電信號和表面肌電信號樣本數(shù)據(jù)；

步驟二，將獲取的EEG和EMG信號設(shè)置多個尺度參數(shù)進行變尺度符號化處理；

其中可變尺度符號化方法具體如下：

可變尺度參數(shù)的符號化方法，它的符號個數(shù)與尺度有關(guān)，可動態(tài)進行調(diào)整，具體包括以下步驟：

1、首先求出時間序列的最大值和最小值；

2、設(shè)定一個可變符號化尺度的參數(shù)pieces，它表示將序列最小值到最大值劃分為pieces+1份，最終的符號個數(shù)也就為pieces+1，pieces小于時間序列的長度，它的值大則表示劃分精細，取值小則表示劃分粗糙；

3、然后對時間序列符號化，落入最小的區(qū)間設(shè)置符號為-pieces/2，依次為-pieces/2+0.5，依次類推，最大的符號為pieces/2；

具體函數(shù)形式如(1)式所示：

其中i表示時間序列的長度，S(i)代表符號化后的序列，min(x)和max(x)分別代表時間序列的最小和最大值，delta代表每次區(qū)間的增加量，其取值為

步驟三，將符號化的腦肌電信號符號序列進行傳遞熵的計算，取多次的平均值、標準差和計算時間；選取EEG—>EMG傳遞熵的平均值介于0.40～0.60之間，EMG—>EEG傳遞熵的平均值介于0.15～0.30之間，標準差小于0.008，一次計算時間少于3.0s時的尺度參數(shù)進行后續(xù)的分析；

其中傳遞熵的計算方法如下：

假如給定兩個時間序列X＝{x₁,x₂,…,x_T}和Y＝{y₁,y₂,…,y_T}，其中T是時間序列的長度，x₁、y₁分別是第一個觀測值，x₂、y₂分別是第二個觀測值，依次類推；我們可以得到Y(jié)到X的傳遞熵(TE_Y→X)和X到Y(jié)的傳遞熵(TE_X→Y)如(2)、(3)式：

其中n為離散時間指標，τ為預(yù)測時間，p(·)代表概率分布；

步驟四，利用選定的尺度參數(shù)對多個通道腦肌電信號進行符號化，并計算傳遞熵；

步驟五，提出腦肌電信號耦合強度的表示方法，對皮層肌肉耦合性進行定量分析；

其中耦合強度的表示方法如下：

在分析腦肌電傳遞熵時發(fā)現(xiàn)大腦左右半球分界線上的FZ和CZ通道腦肌電傳遞熵在左、右手握拳時均沒有明顯變化；因此，為了定量表示明顯變化通道符號化傳遞熵的變化特征以及分析腦肌電的耦合強度，提出以FZ和CZ通道腦肌電傳遞熵的平均值作為基線，以明顯變化通道的傳遞熵值與基線的差值進行表示，其具體定義如式(4)和(5)：

S_{TE(EEG-＞EMG)}＝TE_{(EEG-＞EMG)i}-Mean_(EEG-＞EMG) (4)

S_{TE(EMG-＞EEG)}＝TE_{(EMG-＞EEG)i}-Mean_(EMG-＞EEG) (5)

其中S_{TE(EEG-＞EMG)}表示，腦電到肌電的耦合強度，S_{TE(EMG-＞EEG)}表示，肌電到腦電的耦合強度；TE_{(EEG-＞EMG)i}表示，腦電到肌電變化明顯通道i的傳遞熵，TE_{(EMG-＞EEG)i}表示，肌電到腦電變化明顯通道i的傳遞熵；Mean_(EEG-＞EMG)表示FZ和CZ通道腦電到肌電傳遞熵的平均值，Mean_(EMG-＞EEG)表示FZ和CZ通道肌電到腦電傳遞熵的平均值。