[發明專利]腦電波智能篩查方法及系統

在審

• 申請號: 201910087854.0
• 申請日: 2019-01-29
• 公開（公告）號: CN109620218A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發明（設計）人: 戴珅懿;劉俊飆;蔡建軍;李凱;吳端坡;喻曉斌
• 申請（專利權）人: 杭州妞諾科技有限公司
• 主分類號: A61B5/0476
• 分類號: A61B5/0476;G06K9/00
• 代理公司: 上海精晟知識產權代理有限公司 31253
• 代理人: 馮子玲

1.一種腦電波智能篩查方法，其特征在于，包括：

獲取患者的腦電信號；

對腦電信號進行解析處理，獲取腦電信號的多組特征參數；

以解析所獲得的多組特征參數作為輸入，根據樣本數據庫內的多個腦電信號樣本，從時域上標記腦電信號上的異常事件。

2.根據權利要求1所述的腦電波智能篩查方法，其特征在于，對腦電信號進行解析處理包括：

對獲得的腦電信號進行預處理；

從時域上將預處理后的腦電信號分割成多個具有一定時長的片段，獲取每個片段上的特征參數。

3.根據權利要求2所述的腦電波智能篩查方法，其特征在于，所述特征參數包括時域參數和頻域參數，在提取頻域參數時將每個片段分割成2秒且有1秒重疊的小片段，提取每個小片段的多個頻域特征參數。

4.根據權利要求2所述的腦電波智能篩查方法，其特征在于，所述腦電信號為多通道腦電信號，所述預處理包括多通道腦電信號中眼電偽跡的去除，其步驟包括：

將原始腦電信號S進行標準化處理得到SC；

然后使用“db6”小波函數對SC信號進行七層小波變換，并將分解后得到的小波系數串聯起來，得到一個小波系數向量矩陣X；

求矩陣X的轉置，得到裝置矩陣Y；

對向量矩陣X和裝置矩陣Y進行典型相關性分析，計算基向量矩陣W_x和W_y，求得典型成分分析后的典型變量，利用相關系數識別眼電偽跡成分，利用典型相關性分析逆變換將去除眼電偽跡后的各典型向量進行投影變換，再進行小波變換的逆變換，得到去除眼電偽跡后的腦電信號。

5.根據權利要求1所述的腦電波智能篩查方法，其特征在于，樣本數據庫內的多個腦電信號樣本構建了以多組特征參數作為輸入，每組特征參數對應的異常事件作為輸出的隨機森林模型。

6.根據權利要求1所述的腦電波智能篩查方法，其特征在于，所述腦電波智能篩查方法在獲取患者的腦電信號后將該腦電信號關聯存儲至表征患者身份的唯一標識碼所對應的屬性目錄下。

7.根據權利要求1所述的腦電波智能篩查方法，其特征在于，所述腦電波智能篩查方法還包括：

基于終端瀏覽器輸入的查看請求，獲取與查看請求內的信息對應的標記后的腦電信號數據并根據該標記后的腦電信號數據在終端瀏覽器上繪制并展示對應的標記后的腦電波圖形。

8.根據權利要求7所述的腦電波智能篩查方法，其特征在于，所述腦電波智能篩查方法還包括：

檢測針對展示的標記后的腦電波圖形基于異常事件的標記修改操作；

響應于檢測到的標記修改操作，更正對應的腦電信號的標記數據。

9.根據權利要求8所述的腦電波智能篩查方法，其特征在于，將正確修改后的已標記的腦電信號數據作為腦電信號樣本，更新樣本數據庫。

10.一種腦電波智能篩查系統，其特征在于，包括：

信號采集模塊，獲取患者的腦電信號；

存儲器，存儲有計算機程序；

處理器，處理所述存儲器內存儲的計算機程序，所述計算程序被處理器執行時能夠實現以下步驟：

獲取患者的腦電信號；

對腦電信號進行解析處理，獲取腦電信號的多組特征參數；

以解析所獲得的多組特征參數作為輸入，根據樣本數據庫內的多個腦電信號樣本，從時域上標記腦電信號上的異常事件。