[發明專利]基于符號轉移熵的生理器官網絡非平衡性量化分析方法

在審

• 申請號: 201911034910.0
• 申請日: 2019-10-29
• 公開（公告）號: CN110755062A
• 公開（公告）日: 2020-02-07
• 發明（設計）人: 姚文坡;周康;成怡波;郭大慶;堯德中
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: A61B5/04
• 分類號: A61B5/04;A61B5/0402;A61B5/0476;A61B5/0488;A61B5/0492;G06F17/16;G16H50/50;G16H50/70
• 代理公司: 51268 成都虹盛匯泉專利代理有限公司
• 代理人: 王偉

1.一種基于符號轉移熵的生理器官網絡非平衡性量化分析方法，包括：

S1、對采集的各器官生理電信號進行排列符號化，得到各器官生理電信號對應的生理符號序列；

S2、計算生理符號序列之間的轉移熵；其特征在于，包括：

S21、根據計算得到的轉移熵生成信息轉移矩陣；

S3、根據步驟S21的信息轉移矩陣計算各器官的信息流入量和流出量以及生理網絡的信息交換總量；

S4、根據步驟S3得到的各器官的信息流入量和流出量以及生理網絡的信息交換總量，計算各器官信息流入量和流出量的概率分布；

S5、根據步驟S4得到的各器官信息流入量和流出量的概率分布，計算生理網絡的非平衡性。

2.根據權利要求1所述的一種基于符號轉移熵的生理器官網絡非平衡性量化分析方法，其特征在于，步驟S1包括以下分步驟：

S11、將當前器官生理電信號進行相空間重構，得到對應的多維向量；

S12、將多維向量中的元素按照從小到大排序，根據排序后向量中元素坐標構建初始排列類型；

S13、若向量中存在等值元素，則按照等值元素出現的次序進行排列，得到該器官生理電信號對應的符號序列。

3.根據權利要求1所述的一種基于符號轉移熵的生理器官網絡非平衡性量化分析方法，其特征在于，步驟S2所述的生理符號序列之間的轉移熵計算式為：

其中，T_Y→X表示器官Y轉移至器官X的統計信息量，器官Y的生理電信號對應的符號序列表示為{y_t}，器官X的生理電信號對應的符號序列表示為{x_t}，x_t+1表示{x_t}在t+1時刻的元素，表示{x_t}在當前時刻t長度為k的元素，表示{y_t}在當前時刻t長度為l的元素，表示x_t+1、的聯合概率，表示在以及條件下x_t+1的條件概率，表示在條件下x_t+1的條件概率。

4.根據權利要求1所述的一種基于符號轉移熵的生理器官網絡非平衡性量化分析方法，其特征在于，步驟S3所述器官的信息流入量計算式為：

其中，表示器官j的信息流入量，T_i,j表示器官i轉移至器官j的統計信息量；

所述器官的信息流出量計算式為：

其中，表示器官i的信息流入量，T_i,j表示器官i轉移至器官j的統計信息量；

生理網絡的信息交換總量計算式為：

5.根據權利要求1所述的一種基于符號轉移熵的生理器官網絡非平衡性量化分析方法，其特征在于，步驟S4所述器官信息流入量的概率分布為該器官對應的信息流入量與生理網絡的信息交換總量的比值；所述器官信息流出量的概率分布為該器官對應的信息流出量與生理網絡的信息交換總量的比值。

6.根據權利要求1所述的一種基于符號轉移熵的生理器官網絡非平衡性量化分析方法，其特征在于，步驟S5包括以下分步驟：

S51、計算各器官信息流入量與流出量的概率差異性：

其中，表示器官n信息流入量的概率分布，表示器官n信息流出量的概率分布；

S52、根據各器官信息流入量與流出量的概率差異性，計算生理網絡的非平衡性：

7.根據權利要求6所述的一種基于符號轉移熵的生理器官網絡非平衡性量化分析方法，其特征在于，步驟S51還包括：

8.根據權利要求6所述的一種基于符號轉移熵的生理器官網絡非平衡性量化分析方法，其特征在于，若則