[發明專利]基于持續同調的腦電信號特征提取與準確度判別的方法

在審

• 申請號: 202110598865.2
• 申請日: 2021-05-31
• 公開（公告）號: CN113331845A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 劉再生;張宏綱;趙志峰;李榮鵬
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: A61B5/374
• 分類號: A61B5/374;A61B5/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種基于持續同調的腦電信號特征提取與準確度判別的方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)采集時域EGG腦電信號，采用零相移濾波器劃分時域EGG腦電信號的波段；

(2)對步驟(1)劃分的時域EGG腦電信號的每個波段，分別構造相關系數矩陣或相關距離矩陣，來表示該波段內的不同電極之間的關聯性強度；

(3)通過Vietoris-Rips濾值對步驟(2)得到的相關系數矩陣或相關距離矩陣構造單純復形；

(4)對步驟(3)構建的單純復形進行持續同調分析，得到持久性條碼圖；

(5)持續同調熵分析：利用步驟(4)得到的持久條碼圖提取拓撲空間特征，判別時域EGG腦電信號特征提取的準確度。

2.根據權利要求1所述的基于持續同調的腦電信號特征提取與準確度判別的方法，其特征在于，所述步驟(1)包括以下子步驟：

(1.1)用清晰輪廓圖像和混亂輪廓圖像對被測對象進行識別輪廓圖片的視覺刺激實驗，利用腦電帽收集提取時域EGG腦電信號，其中實采樣頻率為1000Hz，濾波窗口頻率為0.3～100Hz；

(1.2)對采集的時域EGG腦電信號，進行基線校準、試次分割、疊加平均操作，得出清晰輪廓圖像和混亂輪廓圖像分別對應的兩個的時域EGG腦電信號試次，隨后采用零相移濾波器對不同波段進行劃分，將時域EGG腦電信號濾波分為θ波段(4～7hz)、α波段(8～13hz)、β波段(14～30hz)和全波段(1～45hz)。

3.根據權利要求1所述的基于持續同調的腦電信號特征提取與準確度判別的方法，其特征在于，所述步驟(2)中的構造相關系數矩陣具體包括以下子步驟：

(2.1.1)將獲取的時域EGG腦電信號導入到matlab軟件中的eeglab工具包的數據分析平臺，對時域EGG腦電信號進行偽跡去除、整體濾波、試次分割以及疊加平均，得到經過預處理后的每個試次時段的信號F_EEG，即得每個試次時段的信號F_EEG如式(1)所示：

其中，N為數據長度(N等于采樣頻率乘以時間)，M為時域EEG信號采集的電極數目。

(2.1.2)對每個試次時段的信號F_EEG中的每一路信號即每一行進行希爾伯特變換，得到H(F_EEG)。

(2.1.3)采用式(2)對步驟(2.1.2)得到的H(F_EEG)計算每一電極的瞬時相位φ：

(2.1.4)通過式(3)計算相關系數矩陣對應元素的值C_pq，取絕對值，合并得到相關系數矩陣C_M×M，如式(4)：

其中，j是虛數單位，φ^p(n)、φ^q(n)表示電極p和q中的第n個采樣時刻的瞬時相位。

4.根據權利要求1所述的基于持續同調的腦電信號特征提取與準確度判別的方法，其特征在于，所述步驟(2)中的構造相關距離矩陣具體為：

腦電帽中每個電極濾波后的信號構成一組采樣點G，每個采樣點的信號代表一條電平曲線，不同通道電極之間的距離公式(5)計算：

式中，r|_k為第k個采樣點的r電極和電平值，t|_k為第k個采樣點的t電極的的電平值，sk為第k個采樣點處所有電極采樣的電平值的樣本標準差。

相關距離矩陣(D-Matrix)為對稱的鄰接矩陣，r表示r電極的具體數據，t表示t電極的具體數據，r或t在相關距離矩陣中對應為相應的行或列。

5.根據權利要求1所述的基于持續同調的腦電信號特征提取與準確度判別的方法，其特征在于，所述步驟(5)具體為：持續同調熵H利用步驟(4)得到的持久條碼圖提取拓撲空間特征。B＝{(x_i，y_i)|i∈I}為與拓撲空間S過濾相關的持久條碼，其中i為索引。所述拓撲空間特征為持久條碼圖中所有持久條碼圖的線段的總長度L，即對應的貝蒂數存在的時間。濾值后的單純復形的持續同調熵H的計算公式為式(6)：

H＝-∑_i∈Ip_ilog(p_i)式(6)

其中，p_i為概率，x_i、y_i分別為條碼圖的橫縱坐標，L為所有條碼圖的線段加起來的總長度。

之后對持續同調熵H進行歸一化得作為時域EGG腦電信號數據的持續同調特征

其中lmax是持久條碼圖中的最大間隔。