[發明專利]一種對精神分裂癥及其幻聽癥狀的腦電數據進行分析處理的方法

在審

• 申請號: 202010576351.2
• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN111631711A
• 公開（公告）日: 2020-09-08
• 發明（設計）人: 林小東;陳策;禚傳君
• 申請（專利權）人: 林小東
• 主分類號: A61B5/0476
• 分類號: A61B5/0476;A61B5/00
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 劉妮

本發明涉及醫學信號處理領域，公開了一種對精神分裂癥及其幻聽癥狀的腦電數據進行分析處理的方法，基于多頻段小波包熵的不對稱率提取特征，對精神分裂癥幻聽癥狀、精神分裂癥非幻聽癥狀、多疑、抑郁、易沖動、易焦慮、正常狀態下腦電信號構建多分類器系統，并最終可以輸出待檢測腦電信號的幻聽癥狀所屬概率值，得到決策建議，該系統包含一般預處理流程、數據提取流程、模型搭建和分類預測輸出，交互界面可以實現自定義預處理、信號分段選擇處理和數據分析的功能。本發明能夠利用獨立個體的腦電信號預測精神分裂癥幻聽癥狀和多種精神性疾病狀況，具有實際應用意義。

技術領域

本發明屬于醫學信號處理領域，特別涉及一種對精神分裂癥及其幻聽癥狀的腦電數據進行分析處理的方法。

背景技術

目前，精神性疾病的腦電信號在關于大腦活動的基礎研究和臨床應用中發揮著越來越重要的作用。當前對腦電信號的研究方法主要分為線性方法和非線性分析，線性方法包括時域分析、頻域分析和是頻域分析，時域分析主要以波形特征為主導，只能反映腦電信號在時間域上的分辨率，頻域分析主要通過時頻變換，將腦電信號轉換為腦電功率信息，探索其隨頻率的變化情況與節律分布情況，時頻域分析方法的典型代表是小波分析，其可以在時域和頻域內同時對腦電信號進行處理，腦電信號的非線性分析方法常有關聯維、李雅普諾夫指數和基于熵的分析方法等。

由于腦電信號是一種時變、非平穩的非線性動力學信號，線性分析方法不能有效提取腦電數據特征，具有一定的局限性，基于信息論的腦電非線性分析方法中，小波包熵是其中一種有效的特征提取方式，小波包熵基于小波包變換，小波包變換能夠提取出節律信號，并達到比小波變換更好的頻率分辨率，對信號的穩定性幾乎沒有要求，腦電信號通過小波包分解，得到不同節律信號，通過能譜計算其譜熵，可以反映腦電信號功率譜的集中或分散程度，有效提取腦電各節律并估計其局域復雜性。

精神病性疾病包含亞類繁多，大量研究只針對個別癥狀進行腦電分析，具有實際應用上的局限性，搭建針對多種表現的精神病性疾病的多分類預測模型，具有深刻的研究意義和廣泛的應用價值。

發明內容

本發明的目的在于提供一種對精神分裂癥及其幻聽癥狀的腦電數據進行分析處理的方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種對精神分裂癥及其幻聽癥狀的腦電數據進行分析處理的方法，包括步驟：

采集腦電數據；

對采集到的數據進行預處理；

獲取個體所有導聯的分段腦電信號多尺度小波能譜；

求取各導聯間的不對稱率，得到個體分段腦電信號的特征模式向量；

根據分段腦電信號的特征模式向量構建基于小波包熵的分類器；

使用分類器對具有幻聽、非幻聽的精神分裂癥患者或精神性疾病的腦電信號進行分析、預測。

作為本發明再進一步的方案：所述預處理包括：電極定位；重參考；偽跡矯正；濾波；分段；刪除錯誤被試、刪除和重建壞導；去除偽跡；去除壞段；基線矯正與標準化。

作為本發明再進一步的方案：所述獲取個體所有導聯的分段腦電信號多尺度小波能譜包括：

對個體的分段腦電信號逐導聯進行小波包分解，得到一個多層分解樹；

對樹中結點進行小波包熵的計算，得到多尺度小波能譜。

作為本發明再進一步的方案：對腦電信號數據進行小波包分解，以獲取不同頻段的信息。

作為本發明再進一步的方案：所述求取各導聯間的不對稱率包括：

個體分段腦電數據中包含多導聯信號，其中一半導聯來自左半腦，一半導聯來自右導聯；