CN106562781A - 一种新型智能化神经内科治疗仪 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种新型智能化神经内科治疗仪,采集心电信号并进行心电信号预处理,采集脑电信号,对脑电信号进行分析处理,生成所需的脑电图检测数据,采集到的模拟脑电波信号进行放大、滤波、域转变处理得到脑电波指标,将所述色彩变化图与振幅整合脑电图进行整合,得到色彩标记振幅整合脑电图,计算心电噪声指数,综合对神经内科健康水平进行评估。检测方法直观且计算简单,对心电信号的噪声水平进行评估分析,避免错误的诊断结果利用色彩对幂律分布信息进行标记,并与aEEG 进行整合,实现了全面的、高效率、准确的检测,为后期针对性治疗提供了基础。
Description
技术领域
本发明属于医疗器械技术领域,尤其涉及一种新型智能化神经内科治疗仪。
背景技术
目前,肌肉失去神经支配后,将失去主动收缩的能力.呈迟缓性瘫痪,在神经重新支配之前,应采取被动保护措施,使肌肉维持在“健康”状态,延缓肌肉萎缩,改善血液循环和局部营养状态,为神经的再生创造良好的条件,一旦神经恢复支配时,肌肉更容易恢复功能。使用神经损伤治疗仪,恰恰能达到上述治疗目的。但是,现有的新型智能化神经内科治疗仪存在的操作不方便,安全效果差,功能不够完善,智能程度化低,制造成本高的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供一种新型智能化神经内科治疗仪,以解决现有的新型智能化神经内科治疗仪存在的操作不方便,安全效果差,功能不够完善,智能程度化低,制造成本高的问题。
一种新型智能化神经内科治疗仪采用如下方法进行内科检测:
步骤一、选取心电信号,记为:{xi},i=1,2,3,...,n ;其中:i 表示采样点数;并进行心电信号预处理;
步骤二、通过电极采集脑电信号,对所述脑电信号进行分析处理,生成所需的脑电图检测数据;
步骤三、从脑电图提取出待标记信息,并对所述待标记信息用色彩进行标记,得到色彩变化图,其中,所述待标记信息为分类信息或幂律分布信息;
步骤四、脑电波感知模块将采集到的模拟脑电波信号进行放大、滤波、域转变处理得到脑电波指标;
步骤五、将心电信号映射为加权的网络,对每次采集的心电信号,以R 波波峰位置为分割点将目标心电信号段切成若干数据段{s1,s2,...sm},每个数据段对应所述复杂网路中的一个结点;然后,定义一对数据段之间的简单距离, 该简单距离即两个数据段之间si 与sj 之间距离;
步骤六、通过摄像装置采集涉及被检测者和/ 或检测环境的视频信号,对所述的视频信号进行分析,将被检测者和/ 或检测环境出现易于导致伪差的视频情形的时间段判断为伪差可疑区间;
步骤七、将所述色彩变化图与振幅整合脑电图进行整合,得到色彩标记振幅整合脑电图,其中所述振幅整合脑电图为根据所述脑电图进行振幅提取得到的图;
步骤八、计算心电信号每个心拍周期反映R 波附近噪声水平的噪声指数,设定噪声指数阈值,将计算所得的噪声指数与噪声指数阈值进行比较,统计连续N 个心拍的比较结果;
步骤九、采用T 波窗口分析法,对X个心拍进行采样,每一个心拍采用T 波窗口法选定Y个采样点,将X*Y个相邻心拍的采样点作一次差分,绘制一次差分的T 波散点图;
步骤十、利用快速傅立叶变换将采样点的幅度转化成能量谱并进行叠加平均得到其功率谱曲线图并计算T 波交替幅度值;
步骤十一、根据心拍比较结果、噪声水平、T 波交替幅度值、脑电波指标、脑电图检测数据对患者神经内科健康水平进行等级分类。
进一步,两个数据段之间si 与sj 之间距离,采用以下公式:
其中:li 为si 的长度,lj 为sj 的长度,设li ≤ lj,si,k,sj,k+l 分别为si,sj 数据段上第k,第k+l 个点;并将此距离对应为网络中相应结点间边的权值;获取所得网络的点强度分布图;对得到的点强度分布图进行高斯拟合,在此基础上定义统计量Rs
进一步,进行伪差可疑区间标识,生成带有伪差可疑区间标识的脑电图检测显示数据或者生成所述伪差可疑区间与所述脑电图检测数据的关联显示方式,进行伪差可疑区间标识的具体方法为对于被检测者和/ 或检测环境出现易于导致伪差的视频情形的时间段,按照所述视频信号采集的时间戳,生成伪差可疑区间的时间向量,并将该时间向量叠加在所述脑电图检测数据上生成带有伪差可疑区间标识的脑电图检测显示数据或者建立所述伪差可疑区间与所述脑电图检测数据的之间的关联,并生成关联显示方式。
进一步,所述脑电波感知模块将采集到的模拟脑电波信号进行放大、滤波、域转变的具体方法为:
步骤一、将采集到的模拟脑电波信号进行放大、滤波,得到0.5Hz-100Hz 范围内的包括α波、β波、θ波和δ波的模拟脑电波信号;
步骤二、将模拟脑电波信号进行模数转换成数字脑电波信号后进行傅里叶变换分别得到α波、β波、θ波和δ波的傅里叶谱,将信号从空间域变换至频率域;
步骤三、对包括α波、β波、θ波和δ波的数字脑电波信号进行凯泽窗处理, 经幅值分析、时间域分析和频率域分析得到脑电波信号的各项指标参数。
进一步,该新型智能化神经内科治疗仪,包括发电机,按摩装置,集控装置,温控装置,驱动电路,皮垫,滤波处理器,底座装置,传感片,输入端,拉手和防护外壳,所述的发电机安装在底座装置的底部位置;所述的输入端设置在滤波处理器的外部右侧位置;所述的集控装置设置在温控装置的上部位置;所述的驱动电路设置在传感片的左侧位置;所述的皮垫设置在集控装置的顶部位置;所述的按摩装置设置在皮垫的上部位置,所述的拉手设置在滤波处理器的左侧位置;所述的防护外壳设置在温控装置外部位置;述的按摩装置包括背部挡板,磁疗片,背部按摩转轮和转轮槽,所述的背部挡板设置在按摩装置的外部位置;所述的磁疗片设置在背部挡板的中间位置;所述的背部按摩转轮设置在转轮槽的内部位置;所述的转轮槽设置在背部挡板的两侧位置。
本发明的按摩装置,集控装置,温控装置和底座装置的设置,有利于方便实用,省时省力,康复效果显著,使得操作简单,控制方便,安全可靠,从而完善功能多样性,提高安全效果,减少用电量,提高工作效率,达到最佳使用效果,提高智能化程度,进而降低维修成本。
T 波交替幅度值检测方法具有直观形态且计算简单,对心电信号的噪声水平进行评估分析,避免错误的诊断结果,避免医护人员做出错误的处置,利用色彩对幂律分布信息进行标记,并与aEEG 进行整合,最终得到的振幅整合脑电图中不仅包含振幅信息,同时还能够展示同一时刻随时间变化的分类信息,实现了全面的、高效率、准确的检测,为后期针对性治疗提供了基础。
附图说明
图 1是本发明实施例提供的新型智能化神经内科治疗仪结构示意图;
图2是本发明实施例提供的按摩装置结构示意图;
图3是本发明实施例提供的集控装置结构示意图;
图4是本发明实施例提供的温控装置结构示意图;
图5是本发明实施例提供的底座装置结构示意图。
图中:1、发电机;2、按摩装置;2-1、背部挡板;2-2、磁疗片;2-3、背部按摩转轮;2-4、转轮槽;3、集控装置;3-1、多功能显示屏;3-2、工作指示灯;3-3、操作结构;3-3-1、信号天线;3-3-2、温度控温管;3-3-3、信号灯;3-3-4、激光灯;3-4、总开关按钮;3-5、控制芯片;3-6、平面调节按键;3-7、输入端口;3-8、电池;4、温控装置;4-1、保温套;4-2、蓄电池;4-3、加热丝;4-4、蓄热板;4-5、蓄热器;4-6、恒温器;5、驱动电路;6、皮垫;7、滤波处理器;8、底座装置;9、传感片;10、输入端;11、拉手;12、防护外壳。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步描述:
请参阅附图:
一种新型智能化神经内科治疗仪采用如下方法进行内科检测:
步骤一、选取心电信号,记为:{xi},i=1,2,3,...,n ;其中:i 表示采样点数;并进行心电信号预处理;
步骤二、通过电极采集脑电信号,对所述脑电信号进行分析处理,生成所需的脑电图检测数据;
步骤三、从脑电图提取出待标记信息,并对所述待标记信息用色彩进行标记,得到色彩变化图,其中,所述待标记信息为分类信息或幂律分布信息;
步骤四、脑电波感知模块将采集到的模拟脑电波信号进行放大、滤波、域转变处理得到脑电波指标;
步骤五、将心电信号映射为加权的网络,对每次采集的心电信号,以R 波波峰位置为分割点将目标心电信号段切成若干数据段{s1,s2,...sm},每个数据段对应所述复杂网路中的一个结点;然后,定义一对数据段之间的简单距离, 该简单距离即两个数据段之间si 与sj 之间距离;
步骤六、通过摄像装置采集涉及被检测者和/ 或检测环境的视频信号,对所述的视频信号进行分析,将被检测者和/ 或检测环境出现易于导致伪差的视频情形的时间段判断为伪差可疑区间;
步骤七、将所述色彩变化图与振幅整合脑电图进行整合,得到色彩标记振幅整合脑电图,其中所述振幅整合脑电图为根据所述脑电图进行振幅提取得到的图;
步骤八、计算心电信号每个心拍周期反映R 波附近噪声水平的噪声指数,设定噪声指数阈值,将计算所得的噪声指数与噪声指数阈值进行比较,统计连续N 个心拍的比较结果;
步骤九、采用T 波窗口分析法,对X个心拍进行采样,每一个心拍采用T 波窗口法选定Y个采样点,将X*Y个相邻心拍的采样点作一次差分,绘制一次差分的T 波散点图;
步骤十、利用快速傅立叶变换将采样点的幅度转化成能量谱并进行叠加平均得到其功率谱曲线图并计算T 波交替幅度值;
步骤十一、根据心拍比较结果、噪声水平、T 波交替幅度值、脑电波指标、脑电图检测数据对患者神经内科健康水平进行等级分类。
两个数据段之间si 与sj 之间距离,采用以下公式:
其中:li 为si 的长度,lj 为sj 的长度,设li ≤ lj,si,k,sj,k+l 分别为si,sj 数据段上第k,第k+l 个点;并将此距离对应为网络中相应结点间边的权值;获取所得网络的点强度分布图;对得到的点强度分布图进行高斯拟合,在此基础上定义统计量Rs。
进行伪差可疑区间标识,生成带有伪差可疑区间标识的脑电图检测显示数据或者生成所述伪差可疑区间与所述脑电图检测数据的关联显示方式,进行伪差可疑区间标识的具体方法为对于被检测者和/ 或检测环境出现易于导致伪差的视频情形的时间段,按照所述视频信号采集的时间戳,生成伪差可疑区间的时间向量,并将该时间向量叠加在所述脑电图检测数据上生成带有伪差可疑区间标识的脑电图检测显示数据或者建立所述伪差可疑区间与所述脑电图检测数据的之间的关联,并生成关联显示方式。
所述脑电波感知模块将采集到的模拟脑电波信号进行放大、滤波、域转变的具体方法为:
步骤一、将采集到的模拟脑电波信号进行放大、滤波,得到0.5Hz-100Hz 范围内的包括α波、β波、θ波和δ波的模拟脑电波信号;
步骤二、将模拟脑电波信号进行模数转换成数字脑电波信号后进行傅里叶变换分别得到α波、β波、θ波和δ波的傅里叶谱,将信号从空间域变换至频率域;
步骤三、对包括α波、β波、θ波和δ波的数字脑电波信号进行凯泽窗处理, 经幅值分析、时间域分析和频率域分析得到脑电波信号的各项指标参数。
一种新型智能化神经内科治疗仪,包括发电机1,按摩装置2,集控装置3,温控装置4,驱动电路5,皮垫6,滤波处理器7,底座装置8,传感片9,输入端10,拉手11和防护外壳12,所述的发电机1安装在底座装置8的底部位置;所述的输入端2设置在滤波处理器7的外部右侧位置;所述的集控装置3设置在温控装置4的上部位置;所述的驱动电路5设置在传感片9的左侧位置;所述的皮垫6设置在集控装置3的顶部位置;所述的按摩装置2设置在皮垫6的上部位置,所述的拉手11设置在滤波处理器7的左侧位置;所述的防护外壳12设置在温控装置4外部位置;所述的按摩装置2包括背部挡板2-1,磁疗片2-2,背部按摩转轮2-3和转轮槽2-4,所述的背部挡板2-1设置在按摩装置5的外部位置;所述的磁疗片2-2设置在背部挡板2-1的中间位置;所述的背部按摩转轮2-3设置在转轮槽2-4的内部位置;所述的转轮槽2-4设置在背部挡板2-1的两侧位置。
所述的背部挡板2-1内部设有传感片,所述的传感片采用半导体热电偶传感片,所述的背部挡板2-1具体采用长方形橡胶材料制成制成的,有利于方便使用,从而完善功能多样性。
所述的磁疗片2-2具体采用高科技磁疗片、野菊花浸泡的楠竹片材料精制而成的,有利于对人体各个穴位产生感应微电流,调节和补充人体生物磁场,利用磁场作用于人体经络、穴位或患部,达到预防和治疗疾病的效果。
所述的背部按摩转轮2-3具体采用多个PE塑料制成的,所述的背部按摩转轮2-3外部设有突出的圆球,有利于按摩方便舒适,省时省力,从而完善功能多样性。
所述的集控装置3包括多功能显示屏3-1,工作指示灯3-2,操作结构3-3,总开关按钮3-4,控制芯片3-5,平面调节按键3-6,输入端口3-7和电池3-8,所述的总开关按钮3-4通过电性连接设置在平面调节按键3-6的上部左侧,所述的操作结构3-3通过电性连接设置在平面调节按键3-6的右侧,所述的输入端口3-7通过电性连接设置在平面调节按键3-6的右侧。
所述的多功能显示屏3-1通过电性连接设置在平面调节按键3-6的上部,所述多功能显示屏3-1最上层是面板,所述面板是亚克力材质的,所述面板下面是LCD 板,所述LCD板下面是背光板,所述的多功能显示屏3-1具体采用多点式电容触摸屏,有利于使用方便,从而提高智能化程度。
所述的工作指示灯3-2通过电性连接设置在多功能显示屏3-1的上部,所述的工作指示灯3-2具体采用LED红色指示灯,有利于降低制造成本,节能环保。
所述的控制芯片3-5通过电性连接设置在平面节按键3-6的左侧,所述的控制芯片3-5具体采用440BX芯片组,有利于控制方便,从而完善功能多样性。
所述的电池3-8通过电性连接设置在平面调节按键3-6的下部位置,所述的电池3-8具体采用锂离子电池组成的电池组,有利于用电方便,安全可靠。
所述的操作结构3-3包括信号天线3-3-1,温度控温管3-3-2,信号灯3-3-3和激光灯3-3-4。
所述的信号天线通过电性连接设置在温度控温管3-3-2的左侧,所述的信号天线3-3-1具体采用智能信号天线,有利于接收传输,从而提高智能化程度。
所述的温度控温管3-3-2通过电性连接设置在信号天线3-3-1的右侧,所述的温度控温管3-3-2具体采用联管式气控热管,有利于控制方便,从而灵活使用。
所述的信号灯3-3-3通过电性连接设置在激光灯3-3-4的下部,所述的信号灯3-3-3具体采用小型绿色LED信号灯,有利于使用方便,安全可靠。
所述的激光灯3-3-4通过电性连接设置在信号天线3-3-1的左侧,所述的激光灯5-5具体采用红外线激光灯,有利于安全实用,从而完善功能多样性。
所述的温控装置4包括保温套4-1,蓄电池4-2,加热丝4-3,蓄热板4-4,蓄热器4-5和恒温器4-6,所述的保温套4-1设置在恒温器4-6与蓄电池4-2的中间位置;所述的加热丝4-3设置在蓄热板4-4的内部位置;所述的蓄热器4-5设置在蓄热板4-4的外部位置。
所述的恒温器4-6具体采用双金片可调式固定恒温器,有利于保持一定温度,使得实用方便,安全可靠。
所述的加热丝4-3具体采用1个铁铬铝合金电热丝,有利于加热方便,安全耐用,从而提高保温效果。
所述的蓄电池4-2具体采用可充电锂电池组,有利于储存电能,提供电源,使得安全可靠。
所述的底座8包括底座边框8-1,底座槽8-2,固定卡扣8-3,支架部件8-4和万向轮结构8-5,所述的底座边框8-1设置在底座槽8-2的外部位置,所述的万向轮结构8-5设置在支架部件8-4的底部位置。
所述的固定卡扣8-3安装在底座边框8-1的外部位置,所述的固定卡扣8-3具体采用多个不锈钢材料制成的卡扣,有利于使用方便,固定牢靠。
所述的万向轮结构8-5包括调节螺母8-5-1,轴承8-5-2,万向滚动轮8-5-3和支撑杆8-5-4,所述的调节螺母8-5-1设置在支撑杆8-5-4外部位置,所述的轴承8-5-2设置在支撑杆8-5-4的下部位置。
所述的万向滚动轮8-5-3设置在轴承8-5-2的外部位置,所述的万向滚动轮8-5-3具体采用聚氨酯万向轮,有利于安装方便,结构简单,使得安全可靠。
所述的拉手11包括固定螺母,所述的拉手7具体采用可拉伸皮带制成,所述的固定螺母具体采用2个可调节螺母,安装在拉手的两端,有利于固定拉伸方便,从而完善功能多样性。
所述的防护外壳12具体采用PE塑料制成的外壳,有利于起到防护作用,拆卸维护方便。
所述的T 波交替散点图法心电信号分析单元对心电信号中N 个连续ST-T心动周期的一组采样点进行FFT 快速傅里叶变换分析,其功率谱的计算公式如下:
其中,l 为整数,且0 ≤l ≤127,N =128,m=7,bi 为第i 个样点的值;
设定0.46 ~0.49 周期/ 心拍内的噪声视为背景噪声,其平均频率值用Sn 表示;0.5周期/ 心拍处的频率值用S0.5 表示,T 波交替的功率值记作STWA,STWA 的计算公式如下:STWA=S0.5-Sn;
当STWA<0 时,说明0.5 周期/ 心拍处的频率值小于背景噪声频率值,S0.5 完全被背景噪声覆盖,则T 波交替幅度值VTWA=0,判定T 波交替不存在;当STWA>0,T 波交替幅度值为
;
判定T 波交替存在。
T 波交替幅度值检测方法具有直观形态且计算简单,由于是差值作图,抗干扰性较强,对信号没有高质量要求,不仅可以测得相邻T 波交替幅值,而且包含时域信息。
利用本发明的方法对心电信号的噪声水平进行评估分析后,当所判断的噪声级别过大时(例如为高等级别噪声),心电检测系统此时的心率显示及心律失常报警无效,避免错误的诊断结果,使医护人员做出错误的处置,给病人带来不必要的精神和经济损失。假若没有对它们进行噪声分析,那么心率计算和心律失常分析的准确度会受到极大的影响,利用本发明的方法可以准确的判断它们的噪声水平为高等级别噪声,心电检测系统基于此部分心电图所进行的心率显示和心率失常报警将会无效。
通过本实施例提供的方法,利用色彩对幂律分布信息进行标记,并与aEEG 进行整合,最终得到的振幅整合脑电图中不仅包含振幅信息,同时还能够展示同一时刻随时间变化的分类信息。由于是利用色彩进行标记,因此易于观察和读取,使得原始采集到的脑电图中的振幅信息和幂律分布信息均能得到体现,提高对脑电图的利用率。
本发明利用发电机1发电,通过磁疗片2-2有利于对人体各个穴位产生感应微电流,调节和补充人体生物磁场,利用磁场作用于人体经络、穴位或患部,达到预防和治疗疾病的效果,通过加热丝4-3和蓄热板4-4加热方便,安全耐用,从而提高保温效果,利用信号天线3-3-1和信号灯3-3-3传输信号,通过安装在拉手7的两端可调节螺母,有利于固定拉伸方便,在防护外壳12的配合下有利于起到防护作用,利用万向滚动轮8-5-3和支撑杆8-5-4移动方便,在底座装置8和传感片9的配合下完成使得方便实用,省时省力,康复效果显著,使得操作简单,控制方便,安全可靠,从而完善功能多样性,提高安全效果,减少用电量,提高工作效率,达到最佳使用效果,提高智能化程度,进而降低维修成本;
T 波交替幅度值检测方法具有直观形态且计算简单,由于是差值作图,抗干扰性较强,对信号没有高质量要求,不仅可以测得相邻T 波交替幅值,而且包含时域信息。
利用本发明的方法对心电信号的噪声水平进行评估分析后,当所判断的噪声级别过大时(例如为高等级别噪声),心电检测系统此时的心率显示及心律失常报警无效,避免错误的诊断结果,使医护人员做出错误的处置,给病人带来不必要的精神和经济损失。假若没有对它们进行噪声分析,那么心率计算和心律失常分析的准确度会受到极大的影响,利用本发明的方法可以准确的判断它们的噪声水平为高等级别噪声,心电检测系统基于此部分心电图所进行的心率显示和心率失常报警将会无效。
通过本实施例提供的方法,利用色彩对幂律分布信息进行标记,并与aEEG 进行整合,最终得到的振幅整合脑电图中不仅包含振幅信息,同时还能够展示同一时刻随时间变化的分类信息。由于是利用色彩进行标记,因此易于观察和读取,使得原始采集到的脑电图中的振幅信息和幂律分布信息均能得到体现,提高对脑电图的利用率。
利用本发明所述的技术方案,或本领域的技术人员在本发明技术方案的启发下,设计出类似的技术方案,而达到上述技术效果的,均是落入本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种新型智能化神经内科治疗仪,其特征在于,该新型智能化神经内科治疗仪采用如下方法进行内科检测:
步骤一、选取心电信号,记为:{xi},i=1,2,3,...,n ;其中:i 表示采样点数;并进行心电信号预处理;
步骤二、通过电极采集脑电信号,对所述脑电信号进行分析处理,生成所需的脑电图检测数据;
步骤三、从脑电图提取出待标记信息,并对所述待标记信息用色彩进行标记,得到色彩变化图,其中,所述待标记信息为分类信息或幂律分布信息;
步骤四、脑电波感知模块将采集到的模拟脑电波信号进行放大、滤波、域转变处理得到脑电波指标;
步骤五、将心电信号映射为加权的网络,对每次采集的心电信号,以R 波波峰位置为分割点将目标心电信号段切成若干数据段{s1,s2,...sm},每个数据段对应所述复杂网路中的一个结点;然后,定义一对数据段之间的简单距离, 该简单距离即两个数据段之间si 与sj 之间距离;
步骤六、通过摄像装置采集涉及被检测者和/ 或检测环境的视频信号,对所述的视频信号进行分析,将被检测者和/ 或检测环境出现易于导致伪差的视频情形的时间段判断为伪差可疑区间;
步骤七、将所述色彩变化图与振幅整合脑电图进行整合,得到色彩标记振幅整合脑电图,其中所述振幅整合脑电图为根据所述脑电图进行振幅提取得到的图;
步骤八、计算心电信号每个心拍周期反映R 波附近噪声水平的噪声指数,设定噪声指数阈值,将计算所得的噪声指数与噪声指数阈值进行比较,统计连续N 个心拍的比较结果;
步骤九、采用T 波窗口分析法,对X个心拍进行采样,每一个心拍采用T 波窗口法选定Y个采样点,将X*Y个相邻心拍的采样点作一次差分,绘制一次差分的T 波散点图;
步骤十、利用快速傅立叶变换将采样点的幅度转化成能量谱并进行叠加平均得到其功率谱曲线图并计算T 波交替幅度值;
步骤十一、根据心拍比较结果、噪声水平、T 波交替幅度值、脑电波指标、脑电图检测数据对患者神经内科健康水平进行等级分类;
两个数据段之间si 与sj 之间距离,采用以下公式:
;
其中:li 为si 的长度,lj 为sj 的长度,设li ≤ lj,si,k,sj,k+l 分别为si,sj 数据段上第k,第k+l 个点;并将此距离对应为网络中相应结点间边的权值;获取所得网络的点强度分布图;对得到的点强度分布图进行高斯拟合,在此基础上定义统计量Rs;
进行伪差可疑区间标识,生成带有伪差可疑区间标识的脑电图检测显示数据或者生成所述伪差可疑区间与所述脑电图检测数据的关联显示方式,进行伪差可疑区间标识的具体方法为对于被检测者和/ 或检测环境出现易于导致伪差的视频情形的时间段,按照所述视频信号采集的时间戳,生成伪差可疑区间的时间向量,并将该时间向量叠加在所述脑电图检测数据上生成带有伪差可疑区间标识的脑电图检测显示数据或者建立所述伪差可疑区间与所述脑电图检测数据的之间的关联,并生成关联显示方式;
所述脑电波感知模块将采集到的模拟脑电波信号进行放大、滤波、域转变的具体方法为:
步骤一、将采集到的模拟脑电波信号进行放大、滤波,得到0.5Hz-100Hz 范围内的包括α波、β波、θ波和δ波的模拟脑电波信号;
步骤二、将模拟脑电波信号进行模数转换成数字脑电波信号后进行傅里叶变换分别得到α波、β波、θ波和δ波的傅里叶谱,将信号从空间域变换至频率域;
步骤三、对包括α波、β波、θ波和δ波的数字脑电波信号进行凯泽窗处理, 经幅值分析、时间域分析和频率域分析得到脑电波信号的各项指标参数。
2.如权利要求1所述新型智能化神经内科治疗仪,其特征在于,该新型智能化神经内科治疗仪,包括发电机,按摩装置,集控装置,温控装置,驱动电路,皮垫,滤波处理器,底座装置,传感片,输入端,拉手和防护外壳,所述的发电机安装在底座装置的底部位置;所述的输入端设置在滤波处理器的外部右侧位置;所述的集控装置设置在温控装置的上部位置;所述的驱动电路设置在传感片的左侧位置;所述的皮垫设置在集控装置的顶部位置;所述的按摩装置设置在皮垫的上部位置,所述的拉手设置在滤波处理器的左侧位置;所述的防护外壳设置在温控装置外部位置;述的按摩装置包括背部挡板,磁疗片,背部按摩转轮和转轮槽,所述的背部挡板设置在按摩装置的外部位置;所述的磁疗片设置在背部挡板的中间位置;所述的背部按摩转轮设置在转轮槽的内部位置;所述的转轮槽设置在背部挡板的两侧位置。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110152193A (zh) * | 2018-03-19 | 2019-08-23 | 沈红杰 | 一种神经内科临床医疗仪 |
CN110275455A (zh) * | 2018-03-14 | 2019-09-24 | 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 | 一种基于脑电信号的控制方法、中央控制设备、云服务器及系统 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN87203500U (zh) * | 1987-07-25 | 1988-05-25 | 中国医科大学 | 磁热电按摩治疗仪 |
CN102038497A (zh) * | 2010-12-02 | 2011-05-04 | 广东宝莱特医用科技股份有限公司 | 一种心电信号噪声分析方法 |
CN102389302A (zh) * | 2011-07-20 | 2012-03-28 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 一种心电信号动力特征分析方法 |
CN102389306A (zh) * | 2011-06-27 | 2012-03-28 | 北京高懋电子信息技术有限公司 | 脑电图伪差自动识别方法和采用该方法的自动识别脑电图仪 |
CN102920453A (zh) * | 2012-10-29 | 2013-02-13 | 泰好康电子科技(福建)有限公司 | 一种脑电波信号处理方法及其装置 |
CN103006207A (zh) * | 2013-01-11 | 2013-04-03 | 山东师范大学 | 基于形态学的t波交替散点图法的心电信号分析方法 |
CN104173046A (zh) * | 2014-09-01 | 2014-12-03 | 清华大学 | 一种色彩标记振幅整合脑电图的提取方法 |
CN104434462A (zh) * | 2014-12-18 | 2015-03-25 | 吕少萍 | 神经康复治疗椅 |
CN104548360A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-04-29 | 于春芝 | 神经内科锻炼康复仪 |
CN104840332A (zh) * | 2015-04-24 | 2015-08-19 | 郭蓉 | 一种神经内科病人康复器 |
-
2016
- 2016-05-20 CN CN201610336718.7A patent/CN106562781A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN87203500U (zh) * | 1987-07-25 | 1988-05-25 | 中国医科大学 | 磁热电按摩治疗仪 |
CN102038497A (zh) * | 2010-12-02 | 2011-05-04 | 广东宝莱特医用科技股份有限公司 | 一种心电信号噪声分析方法 |
CN102389306A (zh) * | 2011-06-27 | 2012-03-28 | 北京高懋电子信息技术有限公司 | 脑电图伪差自动识别方法和采用该方法的自动识别脑电图仪 |
CN102389302A (zh) * | 2011-07-20 | 2012-03-28 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 一种心电信号动力特征分析方法 |
CN102920453A (zh) * | 2012-10-29 | 2013-02-13 | 泰好康电子科技(福建)有限公司 | 一种脑电波信号处理方法及其装置 |
CN103006207A (zh) * | 2013-01-11 | 2013-04-03 | 山东师范大学 | 基于形态学的t波交替散点图法的心电信号分析方法 |
CN104173046A (zh) * | 2014-09-01 | 2014-12-03 | 清华大学 | 一种色彩标记振幅整合脑电图的提取方法 |
CN104434462A (zh) * | 2014-12-18 | 2015-03-25 | 吕少萍 | 神经康复治疗椅 |
CN104548360A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-04-29 | 于春芝 | 神经内科锻炼康复仪 |
CN104840332A (zh) * | 2015-04-24 | 2015-08-19 | 郭蓉 | 一种神经内科病人康复器 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110275455A (zh) * | 2018-03-14 | 2019-09-24 | 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 | 一种基于脑电信号的控制方法、中央控制设备、云服务器及系统 |
CN110152193A (zh) * | 2018-03-19 | 2019-08-23 | 沈红杰 | 一种神经内科临床医疗仪 |
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