[發(fā)明專利]腦電波智能篩查方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910087854.0 | 申請日： | 2019-01-29 |
| 公開（公告）號： | CN109620218A | 公開（公告）日： | 2019-04-16 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 戴珅懿;劉俊飆;蔡建軍;李凱;吳端坡;喻曉斌 | 申請（專利權(quán)）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(chǎn)權(quán)代理有限公司 31253 | 代理人： | 馮子玲 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市濱*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 腦電信號 腦電波 多組特征 篩查 樣本數(shù)據(jù)庫 智能 解析處理 異常事件 時域 解析 樣本 | ||
本發(fā)明提供一種腦電波智能篩查方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取患者的腦電信號；對腦電信號進(jìn)行解析處理，獲取腦電信號的多組特征參數(shù)；以解析所獲得的多組特征參數(shù)作為輸入，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)庫內(nèi)的多個腦電信號樣本，從時域上標(biāo)記腦電信號上的異常事件。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及計算機(jī)領(lǐng)域，且特別涉及一種基于腦電波智能篩查方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)
腦電信號(EEG)是腦神經(jīng)細(xì)胞電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映。腦電信號中包含了大量的生理與疾病信息，在臨床醫(yī)學(xué)方面，腦電信號處理不僅可為某些腦疾病提供診斷依據(jù)，而且還為某些腦疾病提供了有效的治療手段。大腦的電活動在計算機(jī)顯示器上呈現(xiàn)為波浪線，醫(yī)生通過解讀波浪線來確定大腦的工作狀態(tài)。
目前腦電信號分析主要靠肉眼觀察，這可以看作是人工時域分析。人工時域分析主要用來直接提取波形特征，如過零截點分析、直方圖分析、方差分析、相關(guān)分析、峰值檢測及波形參數(shù)分析、相干平均、波形識別等等。腦電的檢測和分析通常是由經(jīng)驗豐富的神經(jīng)科醫(yī)生或神經(jīng)電生理學(xué)專家人工進(jìn)行。但是目前中國腦電技師人才匱乏，各級醫(yī)院均缺乏優(yōu)質(zhì)的讀圖醫(yī)生，特別是廣大基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，腦電檢測人才嚴(yán)重缺失。
此外，在特殊疾病的檢測領(lǐng)域(如癲癇疾病等疾病)內(nèi)，患者通常需要進(jìn)行長時間的腦電檢測，可能持續(xù)數(shù)天，直到捕捉到腦部異常放電為止。因此，腦電技師經(jīng)常需要對長達(dá)數(shù)天的腦電文件進(jìn)行無遺漏的解讀。人工讀圖不僅耗時長、成本高昂且效率較低，難以有效干預(yù)或控制癲癇疾病，人工分析也容易出現(xiàn)誤診和漏診。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種能自動篩選出腦電信號中的異常事件的腦電波智能篩查方法及系統(tǒng)。
為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種腦電波智能篩查方法，該方法包括：
獲取患者的腦電信號；
對腦電信號進(jìn)行解析處理，獲取腦電信號的多組特征參數(shù)；
以解析所獲得的多組特征參數(shù)作為輸入，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)庫內(nèi)的多個腦電信號樣本，從時域上標(biāo)記腦電信號上的異常事件。
根據(jù)本發(fā)明的一實施例，對腦電信號進(jìn)行解析處理包括：
對獲得的腦電信號進(jìn)行預(yù)處理；
從時域上將預(yù)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(shù)。
根據(jù)本發(fā)明的一實施例，特征參數(shù)包括時域參數(shù)和頻域參數(shù)，在提取頻域參數(shù)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(shù)。
根據(jù)本發(fā)明的一實施例，腦電信號為多通道腦電信號，預(yù)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(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到SC；
然后使用“db6”小波函數(shù)對SC信號進(jìn)行七層小波變換，并將分解后得到的小波系數(shù)串聯(lián)起來，得到一個小波系數(shù)向量矩陣X；
求矩陣X的轉(zhuǎn)置，得到裝置矩陣Y；
對向量矩陣X和裝置矩陣Y進(jìn)行典型相關(guān)性分析，計算基向量矩陣Wx和Wy，求得典型成分分析后的典型變量，利用相關(guān)系數(shù)識別眼電偽跡成分，利用典型相關(guān)性分析逆變換將去除眼電偽跡后的各典型向量進(jìn)行投影變換，再進(jìn)行小波變換的逆變換，得到去除眼電偽跡后的腦電信號。
根據(jù)本發(fā)明的一實施例，樣本數(shù)據(jù)庫內(nèi)的多個腦電信號樣本構(gòu)建了以多組特征參數(shù)作為輸入，每組特征參數(shù)對應(yīng)的異常事件作為輸出的隨機(jī)森林模型。
根據(jù)本發(fā)明的一實施例，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(guān)聯(lián)存儲至表征患者身份的唯一標(biāo)識碼所對應(yīng)的屬性目錄下。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息，商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于杭州妞諾科技有限公司，未經(jīng)杭州妞諾科技有限公司許可，擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作，請聯(lián)系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201910087854.0/2.html，轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 同類專利
- 專利分類
