[發(fā)明專利]基于動態(tài)功能連接的熵值的腦電分類方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810383561.2
• 申請日: 2018-04-26
• 公開（公告）號: CN108764043B
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王彬;崔曉紅;李佩珍;李丹丹;閻鵬飛;曹銳;郭浩;相潔
• 申請（專利權(quán)）人: 太原理工大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 成都東恒知盛知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 51304
• 代理人: 何健雄

本發(fā)明公開了基于動態(tài)功能連接的熵值的腦電分類方法，首先對獲取到的原始腦電信號進行預(yù)處理，然后濾波；接著利用相位同步分析方法，計算各頻段的腦電信號在各個時間點每兩個通道之間的相位關(guān)系，獲得動態(tài)功能連接矩陣；然后逐個計算兩個通道之間相位關(guān)系值的時域熵，得到每條邊的信息熵，以度量腦電功能網(wǎng)絡(luò)各邊時間域的復(fù)雜度；利用各頻段的動態(tài)功能連接熵分別作為腦電功能網(wǎng)絡(luò)的分類特征，訓(xùn)練自適應(yīng)提高分類器，得到多個自適應(yīng)提高分類器以及對應(yīng)的分類正確率；以投票的方式對樣本進行組合分類。解決了現(xiàn)有腦電信號分類方法中分類準確率低的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于腦電信號技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于動態(tài)功能連接的熵值的腦電分類方法。

背景技術(shù)

作為腦電(EEG)技術(shù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的結(jié)合，腦電信號數(shù)據(jù)分類方法當(dāng)前已經(jīng)成為腦科學(xué)領(lǐng)域的熱點之一。然而，傳統(tǒng)腦電信號數(shù)據(jù)分類方法由于自身原理所限，導(dǎo)致分類準確率低，從而嚴重影響其應(yīng)用價值。

傳統(tǒng)腦電信號數(shù)據(jù)分類方法主要有：基于時域分析方法、基于頻域分析方法和基于時頻分析方法等，時域分析是通過信號的時域變換得到分類特征，頻域分析是通過對信號進行頻譜分析后得到分類特征，這兩種方法對腦電信號預(yù)處理要求比較嚴格，而腦電是一種非平穩(wěn)信號，使用這兩種方法會漏掉一些重要的異常變化。

因此我們使用了小波變換、信息熵方法，小波變換是一種基于時頻域分析的方法，在時域和頻域上都能很好地表征信號局部特征，信息熵是一種非線性分析方法，對表征信號隨機性方面有很大的優(yōu)勢，這兩種方法對于處理腦電這種非平穩(wěn)信號具有至關(guān)重要的作用，但這些分類方法前人也用過，但多是基于單通道信號來分析的，只能反應(yīng)出單通道時間序列上的變化，而我們的大腦活動是通過多個腦區(qū)之間相互協(xié)調(diào)來進行的，因此我們使用了相位同步分析方法來得到各個通道(腦區(qū))之間的功能連接，計算了功能連接信息熵，從而得到通道間相互作用的信息，提高了分類準確率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于動態(tài)功能連接的熵值的腦電分類方法，解決了現(xiàn)有腦電信號分類方法中分類準確率低的問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，基于動態(tài)功能連接的熵值的腦電分類方法，其特征在于，按照以下步驟進行：

步驟S1：對獲取到的原始腦電信號進行預(yù)處理，以減少偽跡干擾；

步驟S2：創(chuàng)建濾波器，將預(yù)處理后的腦電信號濾波到所需的頻段；

步驟S3：利用相位同步分析方法，計算各頻段的腦電信號在各個時間點每兩個通道之間的相位關(guān)系，獲得動態(tài)功能連接矩陣；

步驟S4：逐個計算兩個通道之間相位關(guān)系值的時域熵，得到每條邊的信息熵，以度量腦電功能網(wǎng)絡(luò)各邊時間域的復(fù)雜度；

步驟S5：利用各頻段的動態(tài)功能連接熵分別作為腦電功能網(wǎng)絡(luò)的分類特征，訓(xùn)練自適應(yīng)提高分類器，得到多個自適應(yīng)提高分類器以及對應(yīng)的分類正確率；

步驟S6：利用訓(xùn)練好的多個自適應(yīng)提高分類器以投票的方式對樣本進行組合分類。

進一步的，所述步驟S1中，預(yù)處理方法包括：對采集的腦電信號數(shù)據(jù)進行0.5-30Hz帶通濾波，再去除眼電干擾信號、剔除偽跡數(shù)據(jù)以得到所需的腦電信號。

進一步的，所述步驟S2中，濾波器的創(chuàng)建方法為：腦電信號使用小波包分解為五個頻段，即δ：1-3Hz、θ：4-7Hz、α：8-13Hz、β：14-30Hz和γ：31-50Hz。

進一步的，所述步驟S3中，采用相位鎖定值PLV來計算各頻段的腦電信號在各個時間點上每兩個通道之間的相位關(guān)系，具體的計算公式如下：

PLV＝|exp(h{Φ_i(t)-Φ_j(t})|；