[發明專利]一種電生理信號的去偽跡方法

在審

• 申請號: 202210711740.0
• 申請日: 2022-06-22
• 公開（公告）號: CN114983440A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 賴欣怡;陳右穎;余曉;陳柏維;何婷婷;王海銘
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: A61B5/369
• 分類號: A61B5/369;A61B5/055;A61B5/00;G06K9/00;G06N3/08
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 白靜蘭

1.一種電生理信號的去偽跡方法，其特征在于，所述去偽跡方法包括下列步驟：

(1)記錄被測試對象一邊產生神經活動一邊在磁共振成像儀內進行掃描時所錄制的原始電生理信號；

(2)將原始電生理信號進行周期分段，得到復數段含周期性噪音的原始電生理信號段；

(3)對含周期性噪音的原始電生理信號段進行預處理得到第一階段去偽跡后電生理信號；

所述預處理的方法為：

(3-1)將復數段含周期性噪音的原始電生理信號段平均取得第一平均信號段，再將各復數段含周期性噪音的原始電生理信號段減去第一平均信號段，得到復數段第一次相減后信號段；

(3-2)將各第一次相減后信號段與其他第一次相減后信號段所有對應數據點相減后的差值的絕對值求和得到復數個第一誤差系數；將各第一誤差系數與第一預定值進行比較，將小于該第一預定值的第一誤差系數所對應的第一次相減后信號段進行平均，作為第二平均信號段；將各第一次相減后信號段減去其對應的第二平均信號段，得到復數段第二次相減后信號段；

(3-3)提取出仍包含有噪音信號的第二次相減后信號段作為第二處理分割信號段，根據步驟(3-2)中的方法得到復數段第三次相減后信號段；

(3-4)按照時序將所述第二次相減后信號段和所述第三次相減后信號段覆蓋到所述原始電生理信號中對應時間的信號段，得到第一階段去偽跡后電生理信號。

2.根據權利要求1所述的電生理信號的去偽跡方法，其特征在于，在步驟(2)中，得到復數段含周期性噪音的原始電生理信號段的方法為：獲取所述原始電生理信號中大于5倍標準差的信號并找出這些信號中一波峰的時間點，依據所述波峰的時間點截出一個完整的周期，即為所述含周期性噪音的電生理信號段。

3.根據權利要求1所述的電生理信號的去偽跡方法，其特征在于，在步驟(3-2)中，所述第一預定值為第一誤差系數中第五百分位值中的最大值。

4.根據權利要求1所述的電生理信號的去偽跡方法，其特征在于，在步驟(3-3)中，將各第二處理分割信號段與其他第二處理分割信號段所有對應數據點相減后的差值的絕對值求和得到復數個第二誤差系數；將各第二誤差系數與第二預定值進行比較，將小于該第二預定值的第二誤差系數所對應的第二處理分割信號段進行平均，作為第三平均信號段；將各第二處理分割信號段減去其對應的第三平均信號段，得到復數段第二次相減后信號段；其中，第二預定值為第二誤差系數中第五百分位值中的最大值。

5.根據權利要求1所述的電生理信號的去偽跡方法，其特征在于，所述去偽跡方法包括步驟(4)：對第一階段去偽跡后電生理信號進一步處理得到第二階段去偽跡后電生理信號，具體為：

(4-1)將所述第一階段去偽跡后電生理信號進行快速傅利葉轉換得到頻譜振幅和頻譜相位

(4-2)將所述頻譜振幅的絕對值平方并取自然對數值得到的作為輸入，經過全卷積網絡模型計算后輸出頻譜振幅

(4-3)將頻譜振幅經過指數函數平方根計算后的作為長短期記憶模型的輸入，經過長短期記憶模型計算后輸出得到去偽跡后的頻譜振幅

(4-4)結合所述頻譜相位及頻譜振幅使用逆向快速傅立葉轉換的方法還原出第二階段去偽跡后電生理信號，得到最終去偽跡后電生理信號。

6.根據權利要求5所述的電生理信號的去偽跡方法，其特征在于，在步驟(4-2)中，所述全卷積網絡模型包括6層編碼器及7層解碼器，每層編碼器包含卷積層、批量標準化層及激活函數層，每層解碼器包含反卷積層、批量標準化層及激活函數層。

7.根據權利要求6所述的電生理信號的去偽跡方法，其特征在于，每層編碼器的所述卷積層使用濾波器，各濾波器數量依序為40、20、20、20、40、1，其中各濾波器的步伐設定為1，且設定填充使所述卷積層濾波后的信號不變，且每層編碼器的激活函數層使用指數線性函數；每層解碼器的反卷積層使用濾波器，各濾波器數量依序為1、40、20、20、20、40、1，其中各濾波器的步伐設置為1，使用裁切保持數據的大小，且每層解碼器的激活函數層使用指數線性函數。