[發(fā)明專利]一種基于同步連接特征的腦電信號處理方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210084484.7 | 申請日： | 2022-01-25 |
| 公開（公告）號： | CN114521905A | 公開（公告）日： | 2022-05-24 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 羅潔;陸奕伶 | 申請（專利權(quán)）人： | 中山大學(xué) |
| 主分類號： | A61B5/372 | 分類號： | A61B5/372 |
| 代理公司： | 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510275 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 同步 連接 特征 電信號 處理 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于同步連接特征的腦電信號處理方法，其特征在于，包括下述步驟：
腦電信號預(yù)處理，包括：信號的片段截取、偽跡去除和調(diào)整數(shù)據(jù)的采樣率；
計算各個通道信號間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，表示各個通道信號間的同步連接程度，將計算得到的皮爾遜相關(guān)系數(shù)組成矩陣；
根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣構(gòu)建無向二值網(wǎng)絡(luò)，所述無向二值網(wǎng)絡(luò)由節(jié)點和邊組成，其中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點對應(yīng)電極通道，設(shè)定皮爾遜相關(guān)系數(shù)閾值，判定通道信號間是否存在相連的邊；
利用網(wǎng)絡(luò)劃分算法對無向二值網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模塊化，劃分成若干個子網(wǎng)絡(luò)；
計算各子網(wǎng)絡(luò)的連接性：計算每個子網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)系數(shù)均值，通過比較相關(guān)系數(shù)均值選出連接性最高的子網(wǎng)絡(luò)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于同步連接特征的腦電信號處理方法，其特征在于，所述信號的片段截取，具體截取腦電信號由背景活動逐漸轉(zhuǎn)為高頻低幅以及高幅震蕩的數(shù)據(jù)片段。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于同步連接特征的腦電信號處理方法，其特征在于，所述計算各個通道信號間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，具體步驟包括：
其中，ρX,Y表示通道信號間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，X和Y表示不同的信號，σX表示信號X的信號方差，σY表示信號Y的信號方差，μX表示信號X的信號均值，μY表示信號Y的信號均值；
將所有通道信號進(jìn)行兩兩組合的計算，得到由皮爾遜相關(guān)系數(shù)組成矩陣，其中矩陣的第i行、第j列的元素值表示第i個通道與第j個通道之間的相關(guān)性。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于同步連接特征的腦電信號處理方法，其特征在于，利用網(wǎng)絡(luò)劃分算法對無向二值網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模塊化，劃分成若干個子網(wǎng)絡(luò)，具體步驟包括：
找出網(wǎng)絡(luò)中具有最大邊介數(shù)的邊并將其刪除，重新計算網(wǎng)絡(luò)中剩余邊的邊介數(shù)并刪除目標(biāo)邊，直至網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量函數(shù)在規(guī)定子網(wǎng)絡(luò)數(shù)目下達(dá)到最優(yōu)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于同步連接特征的腦電信號處理方法，其特征在于，采用質(zhì)量函數(shù)衡量子網(wǎng)絡(luò)劃分的優(yōu)劣程度，具體為：
其中，Q代表模塊度，v和w表示不同的節(jié)點，k表示節(jié)點的度，Avw表示圖論的鄰接矩陣，m表示節(jié)點總數(shù)，δ表示子網(wǎng)絡(luò)分類矩陣，cv表示節(jié)點v對應(yīng)的子網(wǎng)絡(luò)，cw表示節(jié)點w對應(yīng)的子網(wǎng)絡(luò)。
6.一種基于同步連接特征的腦電信號處理系統(tǒng)，其特征在于，包括：腦電信號預(yù)處理模塊、皮爾遜相關(guān)系數(shù)計算模塊、無向二值網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊、網(wǎng)絡(luò)劃分模塊和子網(wǎng)絡(luò)篩選模塊；
所述腦電信號預(yù)處理模塊用于腦電信號預(yù)處理，包括：信號的片段截取、偽跡去除和調(diào)整數(shù)據(jù)的采樣率；
所述皮爾遜相關(guān)系數(shù)計算模塊用于計算各個通道信號間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，表示各個通道信號間的同步連接程度，將計算得到的皮爾遜相關(guān)系數(shù)組成矩陣；
所述無向二值網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊用于根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣構(gòu)建無向二值網(wǎng)絡(luò)，所述無向二值網(wǎng)絡(luò)由節(jié)點和邊組成，其中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點對應(yīng)電極通道，設(shè)定皮爾遜相關(guān)系數(shù)閾值，判定通道信號間是否存在相連的邊；
所述網(wǎng)絡(luò)劃分模塊用于利用網(wǎng)絡(luò)劃分算法對無向二值網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模塊化，劃分成若干個子網(wǎng)絡(luò)；
所述子網(wǎng)絡(luò)篩選模塊用于計算每個子網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)系數(shù)均值，通過比較相關(guān)系數(shù)均值選出連接性最高的子網(wǎng)絡(luò)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于同步連接特征的腦電信號處理系統(tǒng)，其特征在于，所述信號的片段截取，具體截取腦電信號由背景活動逐漸轉(zhuǎn)為高頻低幅以及高幅震蕩的數(shù)據(jù)片段。
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