[發(fā)明專利]一種腦電數(shù)據(jù)處理方法、裝置以及計算機可讀存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011374355.9
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112515686B
• 公開（公告）日: 2022-12-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉軍濤;蔡新霞;徐聲偉;邢宇;陸柏濤
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院
• 主分類號: A61B5/372
• 分類號: A61B5/372
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 王毅

1.一種腦電數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括：

S1：獲取標準組的多個位點的腦電數(shù)據(jù)和特征組的多個位點的腦電數(shù)據(jù)；

S2：采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法分別對所述標準組的每個位點的腦電數(shù)據(jù)和所述特征組的每個位點的腦電數(shù)據(jù)進行處理，分別得到所述標準組的多個第一階至第四階的固有模態(tài)函數(shù)分量和所述特征組的多個第一階至第四階的固有模態(tài)函數(shù)分量；將所述標準組的多個第一階至第四階的固有模態(tài)函數(shù)分量進行計算，得到標準組樣本熵集合；將所述特征組的多個第一階至第四階的固有模態(tài)函數(shù)分量進行計算，得到特征組樣本熵集合，其中，每個位點具有對應(yīng)的第一階至第四階固有模態(tài)函數(shù)分量；

分別計算所述標準組的腦電數(shù)據(jù)和所述特征組的腦電數(shù)據(jù)中相關(guān)聯(lián)的位點的腦電數(shù)據(jù)的時序相關(guān)性，得到標準組相關(guān)性集合和特征組相關(guān)性集合，包括：

提取所述標準組中對稱分布的兩個位點的數(shù)據(jù)，將所述標準組中對稱分布的兩個所述位點的數(shù)據(jù)按照波段分為N組，計算每個波段的兩個所述位點的數(shù)據(jù)的時序相關(guān)性數(shù)據(jù)和功率比值，其中，N為大于或等于2的正整數(shù)；

將所述標準組中計算得到的所有時序相關(guān)性數(shù)據(jù)和功率比值的自然對數(shù)組成標準組的相關(guān)性集合；

提取所述特征組中與所述標準組中提取位點相對應(yīng)的兩個位點的數(shù)據(jù)，將所述特征組兩個所述位點的數(shù)據(jù)按照波段分為四組，計算每個波段的兩個所述位點的數(shù)據(jù)的時序相關(guān)性數(shù)據(jù)和功率比值；

將所述特征組中計算得到的所有時序相關(guān)性數(shù)據(jù)和功率比值的自然對數(shù)組成特征組的相關(guān)性集合；

S3：采用顯著性檢驗的方法對所述標準組樣本熵集合、所述特征組樣本熵集合、所述標準組相關(guān)性集合以及所述特征組相關(guān)性集合進行處理，得到標準組樣本熵指征數(shù)據(jù)、特征組樣本熵指征數(shù)據(jù)、標準組相關(guān)性指征數(shù)據(jù)和特征組相關(guān)性指征數(shù)據(jù)；

S4：根據(jù)所述標準組樣本熵指征數(shù)據(jù)、所述特征組樣本熵指征數(shù)據(jù)、所述標準組相關(guān)性指征數(shù)據(jù)和所述特征組相關(guān)性指征數(shù)據(jù)計算邊界條件；

S5：采用如所述S1至所述S4的方法處理待分類組的腦電數(shù)據(jù)得到待分類組的樣本熵指征數(shù)據(jù)和相關(guān)性指征數(shù)據(jù)，通過所述待分類組的樣本熵指征數(shù)據(jù)和相關(guān)性指征數(shù)據(jù)結(jié)合所述邊界條件判斷所述待分類組的腦電數(shù)據(jù)的分組類別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的腦電數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述S2中，所述將所述標準組的多個第一階至第四階的固有模態(tài)函數(shù)分量進行計算，得到標準組樣本熵集合包括：

分別對所述標準組和所述特征組內(nèi)每一個位點的腦電數(shù)據(jù)計算得到的第一階至第四階的固有模態(tài)函數(shù)分量，對所述固有模態(tài)函數(shù)分量計算得到多組分量樣本熵；

將所述多組所述分量樣本熵計算平均值得到當(dāng)前位點的樣本熵，將所述標準組內(nèi)計算得到的所有樣本熵組合成標準組樣本熵集合，將所述特征組內(nèi)計算得到的所有樣本熵組合成特征組樣本熵集合。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的腦電數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述多個位點為腦內(nèi)兩兩對稱分布的位點。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的腦電數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述S3中，

采用顯著性檢驗的方法分別對所述標準組樣本熵集合和所述特征組樣本熵集合進行計算得到多個位點顯著性差異數(shù)據(jù)，提取多個所述位點顯著性差異數(shù)據(jù)中k個最小的值對應(yīng)的樣本熵作為樣本熵指征數(shù)據(jù)；

采用顯著性檢驗的方法分別對所述標準組相關(guān)性集合和所述特征組相關(guān)性集合進行計算得到多個所述位點顯著性差異數(shù)據(jù)，提取多個所述位點顯著性差異數(shù)據(jù)中k個最小的值對應(yīng)的時序相關(guān)性數(shù)據(jù)或功率比值的自然對數(shù)作為相關(guān)性指征數(shù)據(jù)，其中k為小于所述位點數(shù)量的50％的正整數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的腦電數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述S4中包括：

根據(jù)所述標準組中所有腦電數(shù)據(jù)的樣本熵指征數(shù)據(jù)和相關(guān)性指征數(shù)據(jù)以及所述特征組中所有腦電數(shù)據(jù)的樣本熵指征數(shù)據(jù)和相關(guān)性指征數(shù)據(jù)計算邊界條件。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的腦電數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述S5之后還包括：將已分類組的腦電數(shù)據(jù)添加到對應(yīng)分類組中并更新腦電數(shù)據(jù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項所述的腦電數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述特征組的數(shù)量至少為兩個。