[發明專利]一種基于最大信息系數的腦自調節機制指標相干性獲取方法

在審

• 申請號: 202211291608.5
• 申請日: 2022-10-19
• 公開（公告）號: CN115659218A
• 公開（公告）日: 2023-01-31
• 發明（設計）人: 王演;鄭賀予;胡君杰;朱元梅
• 申請（專利權）人: 大連海事大學
• 主分類號: G06F18/24
• 分類號: G06F18/24;G06F18/27;A61B5/021;A61B5/145
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責任公司 21212
• 代理人: 李馨

本發明提供一種基于最大信息系數的腦自調節機制指標相干性獲取方法，包括：將平均血動脈壓、腦組織氧飽和度兩項指標信號的數據整合到二維散點圖中，根據互信息計算公式計算互信息，分別選取不同分割尺寸下的最大互信息，組成特征矩陣中，并進行歸一化；將特征矩陣中的數據點放入三維空間形成一個曲面，該曲面最高點數值為所求得的最大互信息系數MIC；根據樣本輸入信息對分類邊界線建立回歸公式，尋找最優參數從而對樣本輸入信息進行相關性分類；該方法應用在數據指標具有相關性的其他領域，探究某些相關指標與實際結果的關系。

技術領域

本發明涉及腦自調節機制技術領域，具體而言，尤其涉及一種基于最大信息系數的腦自調節機制指標相干性獲取方法。

背景技術

目前針對大腦的腦自我調節機制能力，對血壓和血流指標相關性的分析方法主要傳遞函數分析法，小波相干分析法。各方法的主要思路如下：其中傳遞函數分析法是衡量腦自調節機制的傳統方法，是利用傳遞函數，在靜息狀態的前提條件下，分析血壓(刺激或者輸入信號)與腦血流(反應或者輸出信號)之間的動態關系的方法。其中小波相干分析法是利用小波時域分析從多時間尺度對平均血動脈壓，腦組織氧飽和度的譜功率和動態關系進行量化，通過比較在不同區間內的相位、增益同向或反向變化，來這兩個指標間的變化關系。

目前腦自調節機制領域指標相干性分析方法存在如下問題：(1)傳遞函數分析這是衡量的傳統方法。但是這種方式是在靜息狀態的前提條件下進行分析的。在實際應用的很多領域中，指標與指標之間都是動態變化的，該方法具有一定的局限性。雖然理論上可行，傳遞函數分析方法在實踐中存在相當大的主觀性，這限制了研究之間的比較，也阻礙了其應用。(2)小波相干分析法，變量指標的相干性區分效果不是很明顯，對結果的解釋性較弱，不能準確直接的說明哪類相干，哪類不相干。不能明確給出平均血動脈壓，腦組織氧飽和度這兩個指標的相干程度的衡量結果。

發明內容

根據現有技術存在的問題，本發明對平均血動脈壓，腦組織氧飽和度這兩個具有一定關系的指標通過使用最大信息系數的計算方法獲取指標間的相干性，具體技術方案包括如下步驟：

將平均血動脈壓、腦組織氧飽和度兩項指標信號的數據整合到二維散點圖中，基于一定大小的網格對散點圖進行劃分，根據互信息計算公式計算互信息，不斷改變網格大小分布得到最大互信息；

分別選取不同分割尺寸下的最大互信息，將其歸一化放入特征矩陣中；

將特征矩陣歸一化的結果代入MIC計算公式，從而將特征矩陣中的數據點放入三維空間形成一個曲面，該曲面最高點數值為所求得的最大互信息系數MIC；

將平均血動脈壓、腦組織氧飽和度以及最大互信息系數MIC作為樣本輸入信息，采用邏輯回歸LR方法、根據樣本輸入信息對分類邊界線建立回歸公式，尋找最優參數從而對樣本輸入信息進行相關性分類；

采用混淆矩陣得到真陽性TP、假陽性FP、假陰性FN和真陰性TN，基于上述參數獲得邏輯回歸LR方法的評價指標，其中評價指標包括準確率、精確率和召回率；

使用留一交叉驗證法對輸入樣本信息進行逐一驗證，設有K組樣本輸入信息，將其中一組作為測試對象，其余K-1組作為訓練對象，采用上述方法依次測試K組輸入樣本信息，將所有組測試結果取平均值，得到整體的驗證結果。

進一步的，將二維散點圖分成m×n大小的網格，m代表網格行數，n代表網格列數，將落在某一網格的數據點的概率作為該網格的估計，設網格(a,b)的概率估計為P(a,b)，

根據互信息計算公式計算出互信息：

再按照2×2大小的網格對散點圖進行劃分，根據互信息計算公式計算出互信息，再不斷改變網格的大小分布得到最大互信息記作x₂₂；

基于上述方式按照2×3網格進行劃分，計算出最大互信息得到x₂₃；