[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

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• 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
• 主分類號: A61B5/372
• 分類號: A61B5/372
• 代理公司: 廣州市華學知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

本發(fā)明公開了一種基于同步連接特征的腦電信號處理方法及系統(tǒng)，該方法包括下述步驟：腦電信號預處理；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)。本發(fā)明在更具有生理解釋性的同時能夠初步劃分網(wǎng)絡(luò)的連接程度，利于定位連接程度較高的區(qū)域。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及腦電信號分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于同步連接特征的腦電信號處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

人們針對大腦連接的研究大致可分為結(jié)構(gòu)連接、功能連接和有效連接。其中，結(jié)構(gòu)連接指的是大腦神經(jīng)單元之間解剖學上的連接，如神經(jīng)元之間軸突或突觸連接，皮層和皮層下核團之間的神經(jīng)纖維束連接等；功能連接是指通過不同神經(jīng)單元記錄得到的信號(如EEG等)，計算出反映不同神經(jīng)單元之間關(guān)系強弱的某種指標；有效連接，指的是一種具有方向性的因果影響，常基于格蘭杰因果關(guān)系來計算因果指標。

目前主流研究認為人腦實際的大腦拓撲結(jié)構(gòu)符合小世界性，即功能相關(guān)區(qū)域的神經(jīng)單元高度聚類網(wǎng)絡(luò)化，區(qū)域之間具有較短的平均路徑長度，這種結(jié)構(gòu)能夠憑借相對較簡短的神經(jīng)連接實現(xiàn)腦電信息的特異性和整體性傳輸。而現(xiàn)有的關(guān)于功能連接的腦電信號處理技術(shù)主要基于出度、中間性中心性等圖論指標，通過圖論指標來衡量神經(jīng)單元之間的連接強度與緊密程度，這樣對大腦連接網(wǎng)絡(luò)進行整體性分析的方法會缺乏側(cè)重點。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷與不足，本發(fā)明提供一種基于同步連接特征的腦電信號處理方法及系統(tǒng)，引入了網(wǎng)絡(luò)劃分算法，通過獲取大腦連接網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)，從而掌握大腦連接網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點之間全局或局部的關(guān)聯(lián)，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)，將整體的連接網(wǎng)絡(luò)劃分成不同的子網(wǎng)絡(luò)來分析，在更具有生理解釋性的同時能夠初步劃分網(wǎng)絡(luò)的連接程度，利于定位連接程度較高的區(qū)域。

為了達到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種基于同步連接特征的腦電信號處理方法，包括下述步驟：

腦電信號預處理，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)。

作為優(yōu)選的技術(shù)方案，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。

作為優(yōu)選的技術(shù)方案，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，ρ_X,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，σ_X表示信號X的信號方差，σ_Y表示信號Y的信號方差，μ_X表示信號X的信號均值，μ_Y表示信號Y的信號均值；

將所有通道信號進行兩兩組合的計算，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。