[發明專利]一種腦電信號處理方法及癲癇檢測系統

有效

• 申請號: 201811236617.8
• 申請日: 2018-10-23
• 公開（公告）號: CN109431497B
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發明（設計）人: 梅貞;劉琪
• 申請（專利權）人: 南京醫科大學
• 主分類號: A61B5/0476
• 分類號: A61B5/0476
• 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

1.一種腦電信號處理方法，其特征是，包括：

數據預處理：對腦電信號數據集進行離散小波變換分解出五條腦電圖頻帶；求出小波系數；剔除一條頻率最高的腦電圖頻帶，通過逆向離散小波變換對剩余四條低頻率的頻帶進行重構，得到一個去掉高頻成分的信號；

從重構得到的信號中提取時域特征和基于熵的特征，構建備選特征集合；

利用基于特征相關性的特征選擇法從備選特征集合里面選出最優特征子集；

所述腦電信號數據集，包含三類腦電信號，分別取自正常人、癲癇病人發作間期和發作期；

所述時域特征包括平均數、中位數、最小值、最大值、偏度、標準偏差、峰值、第一個四分位數、第三個四分位數、四分位數間距、流動性、復雜性、赫斯特指數和去趨勢波動分析；

所述基于熵的特征包括樣本熵和香農熵；

所述利用基于特征相關性的特征選擇法從備選特征集合里面選出最優特征子集的具體步驟為：

步驟(3-1)：對特征按照信息增益從大到小排列；

步驟(3-2)：利用最優先搜索方法找出特征子集空間；

步驟(3-3)：如果一個特征中的數值都小于設定閾值，將該特征排除；最終篩選出用于分類的特征；

所述步驟(3-2)的具體步驟為：

對經步驟(3-1)排列好的所有特征，選擇排在第一位的特征，作為當前具有最大評估值的特征子集，通過向當前具有最大評估值的特征子集中新增一個特征來獲得擴展后的特征子集；

計算擴展后的特征子集的評估值，如果擴展后的特征子集的評估值大于原特征子集的評估值，則將擴展后的子集作為當前具有最大評估值的子集，繼續新增下一個特征，并繼續進行評估值計算；

如果擴展后的特征子集的評估值小于等于原特征子集的評估值，則舍棄新增的特征，繼續向原特征子集新增下一個特征，并繼續進行評估；

如果當前子集被連續五次新增特征，都沒有得到評估值的增加，就將當前子集作為最佳子集；或者，當最后一個特征被新增到特征子集后，得到的特征子集為最佳子集。

2.如權利要求1所述的一種腦電信號處理方法，其特征是，所述對腦電信號數據集進行離散小波變換分解出五條腦電圖頻帶，是指采用二階Daubechies小波函數db2對腦電數據集進行離散小波變換分解出五條腦電圖頻帶：δ、θ、α、β和γ；δ的頻帶是指0-4Hz；θ的頻帶是指4-8Hz；α的頻帶是指8-13Hz；β的頻帶是指13-30Hz；γ的頻帶是指30-60Hz。