[發明專利]一種用于神經信號的峰電位分類系統及分類方法

在審

• 申請號: 202110131919.4
• 申請日: 2021-01-30
• 公開（公告）號: CN112971813A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 陸王天宇
• 申請（專利權）人: 上海麓聯智能科技有限公司
• 主分類號: A61B5/388
• 分類號: A61B5/388
• 代理公司: 上海互順專利代理事務所(普通合伙) 31332
• 代理人: 韋志剛

1.一種用于神經信號的峰電位分類系統，包括神經信號采集器、神經信號接收器、前處理組件庫、分類器、后處理組件庫和文件導出模塊，其特征在于：

所述神經信號采集器，用于采集神經元電極信號、通道數和電機數；

所述神經信號接收器，用于接收神經信號采集器獲取的數據并儲存；

所述前處理組件庫包括帶通濾波組件、帶阻濾波組件、通道數據差分組件、移除通道數據組件、空白飽和度組件、偏離消除組件、歸一化組件、移除人工事件組件、數據變換組件和數據白化組件；

所述帶通濾波組件，用于提取300-7500Hz范圍的信號；所述帶阻濾波組件，用于去除指定頻率的波對實驗數據造成的干擾；所述通道數據差分組件，用于在構建波形時選擇取點標準；所述移除通道數據組件，用于移除通道數據會刪除對實驗產生干擾的通道；所述空白飽和度組件，用于空白飽和度查找并刪除信號中具有外部噪音的部分；所述偏離消除組件，用于移除每個通道的軌跡偏移，縮小實驗結果的方差；所述歸一化組件，用于通過一個標量對給定的記錄提取器的軌跡和偏移量進行重新標度；所述移除人工事件組件，用于從數據記錄痕跡中去除人為的不穩定因素，將被影響到的周期清除；所述數據變換組件，用于將給定的數據記錄中的痕跡和偏移量用標量進行轉換；所述數據白化組件，用于使用數據白化算法對數據進行優化；

所述分類器，用于對前處理組件庫處理后的數據進行分類；

所述后處理組件庫包括峰電位數量過濾組件和最小信噪比過濾組件；所述峰電位數量過濾組件，用于規定分類后閥值峰值的數量，通過將數據的峰值限定來優化圖像，減少數據上的雜波干擾；所述最小信噪比過濾組件，用于限定信噪比閾值的最小值，篩選出符合實驗標準的數據；

所述文件導出模塊，用于將處理過的數據生成可供進一步分析的文件。

2.一種用于神經信號的峰電位分類方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一、數據讀取：上傳由實驗采集到的神經元電極信號，拿到神經元的電通路信號數據后，讀取通道數與電極數，根據后續實驗的具體要求選擇電信號類型；

步驟二、前處理組件庫：對選擇后的電信號進行處理，過濾掉通道中不符合條件的數據；

步驟三、分類：對前面處理的數據進行分類；

步驟四、后處理組件庫：將分類完的結果根據實驗具體需求的范圍來進一步的篩選；

步驟五、文件導出：將處理過的數據生成可供進一步分析的文件。

3.根據權利要求2所述的一種用于神經信號的峰電位分類方法，其特征在于，所述步驟一中，實驗數據通過神經元信號收集器進行采集，采集目標區域進行神經元電信號采集并存儲；讀取數據時會分析上傳數據，通過更改信號類型選擇目標數據源，然后將數據的通道與其對應的波形展示出來。

4.根據權利要求2所述的一種用于神經信號的峰電位分類方法，其特征在于，所述步驟二中，前處理組件庫由帶通濾波組件、帶阻濾波組件、通道數據差分組件、移除通道數據組件、空白飽和度組件、偏離消除組件、歸一化組件、移除人工事件組件、數據變換組件和數據白化組件組成；所述前處理組件根據科研需求進行自由組合。

5.根據權利要求4所述的一種用于神經信號的峰電位分類方法，其特征在于，所述帶通濾波組件設定實驗頻率的范圍為7500Hz～300Hz。

6.根據權利要求4所述的一種用于神經信號的峰電位分類方法，其特征在于，所述通道數據差分組件的參數取值范圍選擇中位數，以中位數來構建實驗波形。

7.根據權利要求2所述的一種用于神經信號的峰電位分類方法，其特征在于，所述步驟三中，前處理后的數據由麓聯峰電位分類算法計算，然后顯示相對應的散點圖與折線圖；所述散點圖能夠顯示出腦區域電信號分布的相對位置；所述折線圖能夠根據研究人員選擇的算法給出的分類的結果來顯示出對應的信號源的電信號波形圖。