CN104095630A - 一种基于脑电相位同步的疲劳检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于脑电相位同步的疲劳检测方法。本发明首先从Neuroscan64导系统采集的数据中选取58通道脑电数据用于相位同步分析。其次将步骤1采集到的脑电数据通过CAR滤波器，通过计算所记录的N个电极的信号平均值来重新评定每个时刻每个电极的电位。再次对步骤2中得到的脑电数据根据脑区内和脑区间进行平均相位相干性计算。最后选定特定频段的脑区内的相位同步脑区间的相位同步值来判断是否出现疲劳状态。本发明运用特定频段的脑区计算脑区间和脑区内的相位同步值，计算相位同步值的显著性大小区分清醒和疲劳状态，有助于提高疲劳检测的准确性。

Description

一种基于脑电相位同步的疲劳检测方法

技术领域

本发明属于脑电变化分析技术领域中脑电疲劳检测研究领域，具体涉及一种基于脑电相位同步通过计算脑电的平均相位相干性从而得到区分清醒和疲劳状态的方法。

背景技术

疲劳状态在脑电信号上的体现表现在脑电信号会随着人体的精神负荷的变化而变化。快波在大脑兴奋时出现，慢波是在大脑抑制或深度疲劳时表现出来。

目前疲劳的检测方法研究仍处于探索阶段，比较好的方法是通过生物信号的检测。研究表明脑电的某些频谱指标能够表明疲劳状态。五种类型的熵，包括香农熵被作为检测疲劳的一个指标。

人们发现大脑信息整合和处理的主要潜在机制是由各神经网络的同步性振荡引起的。神经电信号同步在大范围神经整合中起着重要的作用，近年来已经引起了越来越多的关注。脑电同步被认为是脑功能区域整合的表现。多种技术已被应用于寻找不同脑单元之间的同步，如相关性，相位同步，似然同步。在这些方法中，相位同步能够检测出信号间的弱相互作用，仅仅考虑瞬间相位的关系而忽略信号的振幅关系。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出了一种基于脑电相位同步通过计算脑电的平均相位相干性从而得到区分清醒和疲劳状态的方法。

本发明所采用的技术方案是：

步骤1、从Neuroscan 64导系统采集的数据中选取58通道脑电数据用于相位同步分析。

步骤2、将步骤1采集到的脑电数据通过CAR滤波器，通过计算所记录的N个电极的信号平均值来重新评定每个时刻每个电极的电位。

步骤3、对步骤2中得到的脑电数据根据脑区内和脑区间进行平均相位相干性计算，具体是：

平均相位相干性λ(x,y)定义如下：

$\mathrm{\λ}(x,y)=\frac{1}{N}\left|\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{i({\mathrm{\θ}}_x^H\left(\mathrm{k\Δt}\right)-{\mathrm{\θ}}_y^H\left(\mathrm{k\Δt}\right))}\right|$

其中为Δt采样周期，N为样本点数，x、y分别表示两个信号通道，表示x通道kΔt的瞬间相位，表示y通道kΔt的瞬间相位。

计算脑区内的相位同步：

$\mathrm{\λ}\left(R_1\right)=\frac{\underset{i\≠j}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\λ}({\mathrm{ch}}_i,{\mathrm{ch}}_j)}{\left|R_1\right|*\left(\right|R_1|-1)}$

其中ch_i,ch_j∈R₁，|R₁|是脑区R₁内电极的数量。

计算脑间内的相位同步：

$\mathrm{\λ}(R_1,R_2)=\frac{\mathrm{\Σ\λ}({\mathrm{ch}}_i,{\mathrm{ch}}_k)}{\left|R_1\right|*\left|R_2\right|}$

其中ch_i∈R₁,ch_k∈R₂，|R₂|是脑区R₂内电极的数量。

步骤4、计算delta频段的后脑脑区内的相位同步和前脑-后脑脑区间的相位同步、alpha频段的脑区内的相位同步和前脑-后脑脑区间的相位同步，得到四个相位同步值；当四个相位同步值中的至少一个值T检验显著性相对于清醒时T检验显著性增大，则认为出现疲劳状态。

本发明的有益效果是：本发明提供了一种基于脑电相位同步的疲劳检测方法。该方法运用特定频段的脑区计算脑区间和脑区内的相位同步值，计算相位同步值的显著性大小区分清醒和疲劳状态，有助于提高疲劳检测的准确性。

附图说明

图1为本发明具体实施方法流程图；

图2为本发明具体实施方法58电极设置图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明一种基于脑电相位同步的疲劳检测的方法做详细描述。

如图1所示，一种基于脑电相位同步的疲劳检测的方法，包括以下步骤：

步骤1、从Neuroscan 64导系统采集的数据中选取58通道脑电数据用于相位同步分析。

步骤2、将步骤1采集到的脑电数据通过CAR滤波器，通过计算所记录的N个电极的信号平均值来重新评定每个时刻每个电极的电位。

CAR滤波的公式为：

${x^{\′}}_j\left(t\right)=x_j\left(t\right)-\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i\left(t\right)$

其中x'_j(t)为CAR滤波之后某一电极的电位，x_j(t)为该电极滤波前的电位，N为电极数量。

步骤3、对步骤2中得到的脑电数据根据脑区内和脑区间进行平均相位相干性计算，具体是：

给定一段连续的时间信号，其中Hilbert变换定义为：

$\tilde{x}\left(t\right)=H\left[x\left(t\right)\right]=\frac{1}{\mathrm{\π}}P.V.{\∫}_{-\∞}^{+\∞}\frac{x\left(\mathrm{\τ}\right)}{t-t}\mathrm{d\τ}$

其中P.V.表示柯西主值。

定义x(t)的解析信号为：

$Z_x\left(t\right)=x\left(t\right)+i\tilde{x}\left(t\right)=A_x^H\left(t\right)e^{{\mathrm{i\θ}}_x^H}\left(t\right)$

其中和分别是信号的瞬间振幅和瞬间相位。

同理，对于y(t)信号，得到解析信号为：

$Z_y\left(t\right)=A_y^H\left(t\right)e^{{\mathrm{i\θ}}_y^H\left(t\right)}$

如果x(t)和y(t)解析信号的相位差满足：

${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{xy}}^H\left(t\right)=|{\mathrm{n\θ}}_x^H\left(t\right)-m{\mathrm{\θ}}_y^H\left(t\right)|\≤\mathrm{const}$

且n、m都是整数，则称信号x(t)和y(t)是n:m相位同步的。

平均相位相干性λ(x,y)定义如下：

$\mathrm{\λ}(x,y)=\frac{1}{N}\left|\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{i({\mathrm{\θ}}_x^H\left(\mathrm{k\Δt}\right)-{\mathrm{\θ}}_y^H\left(\mathrm{k\Δt}\right))}\right|$

其中为Δt采样周期，N为样本点数，x、y分别表示两个信号通道，表示x通道kΔt的瞬间相位，表示y通道kΔt的瞬间相位。

当λ＝0时，表明信号x(t)和y(t)相位完全不同步，而λ＝1则表示相位完全同步。

两种相位同步模式：

模式1是脑区内相位同步。计算选定脑区内所有电极对的平均相位相干值并平均。

计算脑区内的相位同步：

$\mathrm{\λ}\left(R_1\right)=\frac{\underset{i\≠j}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\λ}({\mathrm{ch}}_i,{\mathrm{ch}}_j)}{\left|R_1\right|*\left(\right|R_1|-1)}$

其中ch_i,ch_j∈R₁，|R₁|是脑区R₁内电极的数量。

模式2是脑区间相位同步，对于脑区R₁和R₂，计算脑区R₁的所有电极与R₂的所有电极之间的平均相位相干值并平均。

计算脑间内的相位同步：

$\mathrm{\λ}(R_1,R_2)=\frac{\mathrm{\Σ\λ}({\mathrm{ch}}_i,{\mathrm{ch}}_k)}{\left|R_1\right|*\left|R_2\right|}$

其中ch_i∈R₁,ch_k∈R₂，|R₂|是脑区R₂内电极的数量。

步骤4、

选择四对电极对(P3-F4,F3-P4,P3-P4,Pz-Fz)进行传统的统计分析。为了得到一个更稳定的结果，定义了一下电极群组：

通过群组和电极对在清醒阶段和疲劳阶段的T检验结果得到

对于频段delta所在的群组和电极对都有显著性的差异，特别是分别对后脑，前脑-后脑，左额叶-右额叶，中额叶-中顶叶的组B，组C，F3-F4和Pz-Fz。alpha频段类似与delta，除了组D和P3-F4不显著。组B基本上在所有的频段(除了theta)都显著。

计算delta频段的后脑脑区内的相位同步和前脑-后脑脑区间的相位同步、alpha频段的脑区内的相位同步和前脑-后脑脑区间的相位同步，得到四个相位同步值；当四个相位同步值中的至少一个值T检验显著性相对于清醒时T检验显著性增大，则认为出现疲劳状态。

此外delta频段在单个电极对(如Pz-Fz)的相位同步在清醒和疲劳之间变化显著，这有助于未来便携式检测设备的开发。

Claims (1)

1.一种基于脑电相位同步的疲劳检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤1、从Neuroscan 64导系统采集的数据中选取58通道脑电数据用于相位同步分析；

步骤2、将步骤1采集到的脑电数据通过CAR滤波器，通过计算所记录的N个电极的信号平均值来重新评定每个时刻每个电极的电位；

步骤3、对步骤2中得到的脑电数据根据脑区内和脑区间进行平均相位相干性计算，具体是：

平均相位相干性λ(x,y)定义如下：

$\mathrm{\λ}(x,y)=\frac{1}{N}\left|\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{i({\mathrm{\θ}}_x^H\left(\mathrm{k\Δt}\right)-{\mathrm{\θ}}_y^H\left(\mathrm{k\Δt}\right))}\right|$

其中为Δt采样周期，N为样本点数，x、y分别表示两个信号通道，表示x通道kΔt的瞬间相位，表示y通道kΔt的瞬间相位；

计算脑区内的相位同步：

$\mathrm{\λ}\left(R_1\right)=\frac{\underset{i\≠j}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\λ}({\mathrm{ch}}_i,{\mathrm{ch}}_j)}{\left|R_1\right|*\left(\right|R_1|-1)}$

其中ch_i,ch_j∈R₁，|R₁|是脑区R₁内电极的数量；

计算脑间内的相位同步：

$\mathrm{\λ}(R_1,R_2)=\frac{\mathrm{\Σ\λ}({\mathrm{ch}}_i,{\mathrm{ch}}_k)}{\left|R_1\right|*\left|R_2\right|}$

其中ch_i∈R₁,ch_k∈R₂，|R₂|是脑区R₂内电极的数量；

步骤4、计算delta频段的后脑脑区内的相位同步和前脑-后脑脑区间的相位同步、alpha频段的脑区内的相位同步和前脑-后脑脑区间的相位同步，得到四个相位同步值；当四个相位同步值中的至少一个值T检验显著性相对于清醒时T检验显著性增大，则认为出现疲劳状态。