[發(fā)明專利]一種癲癇患者腦電信號(hào)的處理方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710325466.2
• 申請(qǐng)日: 2017-05-10
• 公開（公告）號(hào): CN107095669B
• 公開（公告）日: 2019-09-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳善恩;張璽
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B5/0476
• 分類號(hào): A61B5/0476;A61B5/00
• 代理公司: 北京萬象新悅知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11360
• 代理人: 賈曉玲

1.一種癲癇患者腦電信號(hào)的處理系統(tǒng)，其特征在于，包括預(yù)處理模塊、特征提取模塊、特征選擇模塊和分類模塊；

預(yù)處理模塊：用于獲取不含噪聲的癲癇患者的多導(dǎo)腦電信號(hào)；

特征提取模塊：將上述多導(dǎo)腦電信號(hào)分成若干數(shù)據(jù)段，采用最大互相關(guān)函數(shù)計(jì)算同一時(shí)間窗下的任意兩段數(shù)據(jù)段的最大互相關(guān)系數(shù)，作為相應(yīng)數(shù)據(jù)段的特征值，通過計(jì)算所有腦電信號(hào)之間的互相關(guān)系數(shù)構(gòu)成特征矩陣；

特征選擇模塊：從互相關(guān)系數(shù)構(gòu)成的特征矩陣中去除背景噪聲特征，獲取與癲癇發(fā)作相關(guān)的稀疏特征矩陣，作為最終的腦電信號(hào)的特征矩陣；

分類模塊：采用最小二乘支持向量機(jī)分類癲癇患者腦電信號(hào)。

2.如權(quán)利要求1所述的癲癇患者腦電信號(hào)的處理系統(tǒng)，其特征在于，采用k of n分析法來進(jìn)一步校正經(jīng)過最小二乘支持向量機(jī)分類的結(jié)果。

3.如權(quán)利要求1所述的癲癇患者腦電信號(hào)的處理系統(tǒng)，其特征在于，預(yù)處理模塊去除腦電信號(hào)噪聲采用離散小波變換方法，該方法采用Daubeches-4小波函數(shù)，濾波后獲得的有效頻率為3～25Hz。

4.如權(quán)利要求1所述的癲癇患者腦電信號(hào)的處理系統(tǒng)，其特征在于，將腦電信號(hào)分成若干數(shù)據(jù)段具體為：采用滑動(dòng)時(shí)間窗的方法將任意兩導(dǎo)腦電信號(hào)分為若干數(shù)據(jù)段，滑動(dòng)時(shí)間窗長(zhǎng)度為ts，滑動(dòng)步長(zhǎng)為t/2s，t的取值范圍為0.1—0.5。

5.如權(quán)利要求1所述的癲癇患者腦電信號(hào)的處理系統(tǒng)，其特征在于，采用最大互相關(guān)函數(shù)計(jì)算最大互相關(guān)系數(shù)，具體為：將在同一時(shí)間窗的任意兩導(dǎo)腦電信號(hào)數(shù)據(jù)段，利用下式計(jì)算得到每個(gè)數(shù)據(jù)段的最大互相關(guān)系數(shù)：

其中N是時(shí)間窗的寬度；C_i,j是兩導(dǎo)腦電信號(hào)的最大相關(guān)系數(shù)，取值范圍為[-1，1]；τ表示兩導(dǎo)腦電信號(hào)的不同步造成時(shí)間上的延遲長(zhǎng)度；(x_i,x_j)表示兩導(dǎo)腦電數(shù)據(jù)段；i,j表示兩導(dǎo)腦電信號(hào)每個(gè)數(shù)據(jù)段的數(shù)據(jù)點(diǎn)的序數(shù)。

6.如權(quán)利要求5所述的癲癇患者腦電信號(hào)的處理系統(tǒng)，其特征在于，計(jì)算互相關(guān)系數(shù)構(gòu)成特征矩陣具體為：將每個(gè)數(shù)據(jù)段計(jì)算得到的C_i,j按照時(shí)間順序依次排列構(gòu)成特征矩陣D。

7.如權(quán)利要求6所述的癲癇患者腦電信號(hào)的處理系統(tǒng)，其特征在于，采用魯棒性主成分分析法來獲取與癲癇發(fā)作相關(guān)的稀疏特征矩陣,具體為：將最大相互關(guān)系數(shù)矩陣D采用魯棒性主成分分析法分解為低秩矩陣A與稀疏矩陣E之和，其中低秩矩陣A表示腦電信號(hào)背景信息，稀疏矩陣E表示與癲癇發(fā)作相關(guān)的特征，稀疏矩陣E作為最終腦電信號(hào)的特征矩陣。