[發(fā)明專利]一種紡錘波提取方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210189978.1
• 申請日: 2022-02-28
• 公開（公告）號: CN114569140A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄭潛;曹琪琪
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江柔靈科技有限公司
• 主分類號: A61B5/369
• 分類號: A61B5/369;A61B5/372;A61B5/374;A61B5/00
• 代理公司: 深圳智趣知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44486
• 代理人: 李興生

本發(fā)明提出了一種紡錘波提取方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，方法包括：實(shí)時采集腦電數(shù)據(jù)；進(jìn)行濾波處理；利用同步壓縮變換對濾波信號進(jìn)行時頻譜增強(qiáng)，執(zhí)行預(yù)設(shè)的邊緣提取算法自適應(yīng)獲取特異性區(qū)域，并獲取時頻系數(shù)；對時頻系數(shù)進(jìn)行積分得到紡錘波譜，設(shè)定閾值將紡錘波譜劃分出紡錘波區(qū)間；利用特異性區(qū)域和時頻系數(shù)重構(gòu)時域信號；對時域信號和濾波信號進(jìn)行相關(guān)性分析，獲取相關(guān)系數(shù)譜，設(shè)定閾值將相關(guān)系數(shù)譜劃分出相關(guān)系數(shù)區(qū)間；將相關(guān)系數(shù)區(qū)間和紡錘波區(qū)間進(jìn)行聯(lián)合決策，確定最終紡錘波區(qū)間。本發(fā)明的方案基于自適應(yīng)時域譜增強(qiáng)，能夠在單導(dǎo)聯(lián)低信噪比EEG信號上能夠維持理想的紡錘波監(jiān)測性能，魯棒性強(qiáng)，實(shí)時性高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及睡眠波形檢測領(lǐng)域，特別涉及一種紡錘波提取方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)

腦電圖(EEG)是臨床醫(yī)學(xué)日常實(shí)踐中的基本工具，在睡眠健康分析中處于至關(guān)重要的地位。目前，基于PSG(Polysomnography,多導(dǎo)睡眠圖)多導(dǎo)聯(lián)腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行信號處理、睡眠分期、睡眠健康等研究已經(jīng)比較成熟。然而，基于單導(dǎo)聯(lián)用于日常健康監(jiān)測的EEG數(shù)據(jù)信號處理、睡眠分期、消費(fèi)端主動健康干預(yù)等研究方興未艾。

現(xiàn)有技術(shù)中，對于睡眠關(guān)鍵事件波形(如紡錘波)的監(jiān)測與分離，方案均是在PSG數(shù)據(jù)上進(jìn)行探索，少有能夠在EEG數(shù)據(jù)上進(jìn)行研究的方案。

目前，存在一種方案，以純數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法(如深度學(xué)習(xí))對關(guān)鍵事件波形進(jìn)行監(jiān)測。然而，該方案所監(jiān)測的事件有限，且仍然基于PSG信號，算法性能有限。

基于傅里葉變換、小波分解、時序相關(guān)性等經(jīng)典算法，雖然可以被直接用于處理單導(dǎo)聯(lián)信號波形監(jiān)測上，但弊端極大。上述經(jīng)典方法的參數(shù)過多，閾值、小波函數(shù)等難以確定，對于單導(dǎo)聯(lián)這種個體差異大、信噪比低的EEG信號，參數(shù)難以調(diào)整。在實(shí)時的監(jiān)測中，需要設(shè)定先驗(yàn)基(Prior Information)，信號參數(shù)隨時間變化，固定基對信號參數(shù)的魯棒性較低，因此性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法達(dá)到預(yù)期。即使通過聯(lián)合方案彌補(bǔ)單個算法判定區(qū)間帶來的決策誤差，但是引入的閾值參數(shù)過多，在實(shí)時監(jiān)測中，效果仍然不夠理想。聯(lián)合方案中的算法均是基于PSG數(shù)據(jù)的高信噪比信號，在單導(dǎo)聯(lián)低信噪比信號上的性能較差。

因此，急需一種基于EEG數(shù)據(jù)能夠有效對紡錘波進(jìn)行監(jiān)測和分離的方案來解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提出了一種紡錘波提取方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，具體方案如下：

一種紡錘波提取方法，包括如下：

實(shí)時采集預(yù)設(shè)時長的單通道腦電數(shù)據(jù)；

對所述單通道腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，得到濾波信號；

利用同步壓縮變換對所述濾波信號進(jìn)行時頻譜增強(qiáng)，執(zhí)行預(yù)設(shè)的邊緣提取算法自適應(yīng)獲取特異性區(qū)域，并獲取所述特異性區(qū)域附近的時頻系數(shù)；

對所述時頻系數(shù)進(jìn)行積分得到紡錘波譜，設(shè)定第一閾值將所述紡錘波譜劃分出紡錘波區(qū)間；

利用所述特異性區(qū)域和所述時頻系數(shù)重構(gòu)時域信號；

對重構(gòu)后的時域信號和所述濾波信號進(jìn)行相關(guān)性分析，獲取相關(guān)系數(shù)譜，設(shè)定第二閾值將所述相關(guān)系數(shù)譜劃分出相關(guān)系數(shù)區(qū)間；

將所述相關(guān)系數(shù)區(qū)間和所述紡錘波區(qū)間進(jìn)行聯(lián)合決策，確定最終紡錘波區(qū)間。

在一個具體實(shí)施例中，所述濾波處理包括：

通過帶通濾波去除基線漂移，保留與睡眠相關(guān)的頻段；

通過陷波濾波去除工頻干擾。

在一個具體實(shí)施例中，“利用同步壓縮變換對所述濾波信號進(jìn)行時頻譜增強(qiáng)”具體包括：

選擇gabor小波對所述濾波信號進(jìn)行小波變換，得到第一信號；