[發明專利]一種腦電信號狀態變化的實時檢測方法及系統

有效

• 申請號: 201710349043.4
• 申請日: 2017-05-17
• 公開（公告）號: CN107212882B
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發明（設計）人: 盧國梁;高楨;閆鵬
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: A61B5/0476
• 分類號: A61B5/0476;A61B5/04
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

本發明公開了一種腦電信號狀態變化的實時檢測方法及系統，其中該方法包括：提取腦電信號的特征值；利用自回歸模型對提取的腦電信號的特征值進行建模，并通過殘差分析計算腦電信號的時序異常度；基于隨機冪鞅對腦電信號的時序異常度進行統計檢驗，進而確定腦電信號狀態發生變化的時刻。

技術領域

本發明屬于腦電信號檢測領域，尤其涉及一種腦電信號狀態變化的實時檢測方法及系統。

背景技術

腦電信號能夠為臨床診斷提供大量精確有效的生理和心理信息，實時監控腦電信號能夠在線獲得觀察對象的腦功能活動狀態，已經廣泛應用于臨床診斷及商業應用中。

在監控過程中，實時檢測腦電信號狀態的變化，能夠實時發現人腦功能活動狀態的變化，可輔助診斷癲癇等精神類疾病的發作。然而，當前的臨床診斷中，對于腦電信號狀態變化的檢測，多依賴于有經驗的醫師憑借人眼觀察腦電圖。由于腦電圖數據量龐大，人眼長時間檢查腦電信號中異常發作情況往往是一個枯燥且費時的工作，由此容易造成檢測精度低、檢測時間長等局限，無法達到監控過程中實時檢測的要求。

發明內容

為了解決現有技術的不足，本發明提供了一種腦電信號狀態變化的實時檢測方法，該方法在腦電信號監控過程中對信號的變化點做出決策，無需先驗知識，可在線實時的進行檢測，能夠直接應用于腦電信號狀態監控及變化檢測相關應用中。

本發明的一種腦電信號狀態變化的實時檢測方法，包括：

提取腦電信號的特征值；

利用自回歸模型對提取的腦電信號的特征值進行建模，并通過殘差分析計算腦電信號的時序異常度；

基于隨機冪鞅對腦電信號的時序異常度進行統計檢驗，進而確定腦電信號狀態發生變化的時刻。

進一步的，提取腦電信號的幅值特征值的具體過程為：

以1：n的降采樣率對腦電信號進行降采樣，形成腦電信號電壓幅值序列；其中，n為大于1的正整數；

引入一個固定長度的滑動窗，在該滑動窗內來提取窗內腦電信號電壓幅值序列的時域統計特征；

將得到的時域統計特征融合成一維特征向量。

本發明通過降采樣以及滑動窗技術，將腦電信號的時域統計特征融合為一維特征向量，將腦電信號進行了統一化，提高了腦電信息狀態變化檢測的準確度。

進一步的，利用自回歸模型對提取的腦電信號的特征值進行建模之后，當某一時刻的腦電信號不再滿足上述建立的模型時，則當前時刻為變化點。

進一步的，通過殘差分析計算腦電信號的時序異常度的具體過程為：

分別通過一維特征向量中的特征值與利用自回歸模型對提取的腦電信號的特征值進行建模得到特征值作差，得到預測誤差；

對預測誤差進行標準化；

通過求取任一標準化后的預測誤差與標準化后的預測誤差均值之間的歐式距離，得到腦電信號的時序異常度。

本發明通過引入預測誤差，進而對腦電信號的時序異常度進行計算，能夠得到準確的計算結果，進而提高了腦電信號狀態變化實時檢測的準確性及效率。

進一步的，基于隨機冪鞅對腦電信號的時序異常度進行統計檢驗，進而確定腦電信號狀態發生變化的時刻的具體過程包括：

首先，構建鞅函數；

然后，通過Doob最大值不等式進行決策來判斷當前時刻是否為腦電信號狀態發生變化的時刻。

其中，通過Doob最大值不等式(Doob’s Maximal Inequality)進行決策，即：