CN111281382A - 一种基于脑电信号的特征提取与分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于脑电信号的特征提取与分类方法，通过EEG脑电采集系统获取刺激图片所诱发的脑电信号，运用主成分分析法对脑电信号进行去噪预处理，对预处理的EEG脑电信号进行特征提取，通过对排序递归图进行排序递归分析，得到脑电信号的非线性特征参数递归率、确定性数值，按照特征值范围建立数据库。本发明以一种全新的角度提取并分析脑电特征，并结合灵敏度、准确率，可以用于诸如不同生理状态下或者不同痴呆程度的EEG脑电分析。

Description

一种基于脑电信号的特征提取与分类方法
技术领域
本发明涉及脑电信号提取技术，具体涉及一种基于脑电信号的特征提取与分类方法。
背景技术
脑电信号是亿万个神经元活动在大脑皮层的综合反映，能够更客观地反映人的生理状态，脑电信号是一种非平稳并且产生机理非常复杂的随机信号，如何更有效地提取脑电信号中有用信息并进行分类，对于脑电信号的识别研究非常的重要。脑电信号的处理和分析一直是个世界难题，不但在于其信号的非平稳性，还在于其信号波形的多样性。对于一些脑部疾病，至今还没有一种或者一系列的检查或者化验方法进行诊断，目前主要以医生的问诊为主。问诊用于诊断功能性精神疾病时确有一定的信度和效度，但因其有一定的间接性、相对性和滞后性，无法作为早期诊断或风险预警手段，因而影响了对病情的全面、准确掌握和及时干预治疗。
发明内容
本发明的目的是提供一种脑电信号特征提取与分类方法，通过该方法提取脑电波特征值进行分析判断，形成数据库，用于异常脑电信号的判断与处理。
为实现上述目的，本发明的方法通过对脑电信号采集、信号预处理、提取特征值、分析判断准确率和灵敏度，形成标准检测数据库，用于异常脑电信号的判断与处理，其具体步骤如下：
(1)脑电信号采集
脑电信号采集时，获取刺激源所诱发的脑电信号，并选取一个目标靶刺激，其余刺激为非靶刺激。
(2)脑电信号预处理
对采集到的脑电信号使用主成分分析方法进行去噪处理，将分布在各导联的信号分解为相互独立的成分，去掉伪迹成分并将剩余部分重构，最终达到去噪目的。
(3)脑电信号提取
将排序递归分析和ERP成分分析方法相结合，对受试者的脑电信号进行特征提取，其中，排序递归图的递归定量分析特征为递归率(RR)、确定性(DET)数值，ERP成分的特征值为P300成分的潜伏期和峰值。
(4)分析统计脑电信号采集过程中的受试者的反应灵敏度、准确率。
(5)建立数据库
对排序递归图进行排序递归分析得到脑电信号的非线性特征参数RR、DET数值，并对EEG数据叠加获取的ERP曲线提取P300成分的峰值和潜伏期，按照特征值范围建立数据库，此数据库作为标准一；分析统计脑电信号采集过程中的受试者的反应灵敏度、准确率，按照特征值范围建立数据库，此数据库作为标准二。
本发明的有益效果是：应用排序递归图的排序递归分析方法及ERP成分分析方法，对受试者脑电信号进行分析，可以用于判断脑电信号特征中是否有具有痴呆病人脑电信号的特征及其所处的程度，从而尽早的预防和治疗，属于一种有效、无创、低成本的物理检查方法。
附图说明
图1为基于脑电信号的特征提取与分类方法框架图
图2为ERP曲线P300成分的峰值和潜伏期获取过程
图3为排序递归分析方法提取脑电信号RR、DET特征参数过程图
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
如图1所示，一种基于脑电信号的特征提取与分类方法，通过对脑电信号采集、信号预处理、提取特征值、分析判断准确率和灵敏度，形成标准检测数据库，用于异常脑电信号的判断与处理，其具体步骤如下：
(1)脑电信号采集
通过EEG(脑电图)脑电信号采集系统采集正常人和痴呆患者(轻度、中度、重度患者)观察不同颜色数字刺激图片所诱发的脑电信号，脑电信号采集实验过程共分为三组，三组实验分别确定颜色不同、数值不同的阿拉伯数字，并选取一个目标靶刺激，其余刺激为非靶刺激。刺激随机呈现120次，其中目标靶刺激出现的概率为20％，刺激间隔时间相同。实验时，电脑屏幕上每间隔几秒钟随机闪烁颜色不同、数值不同的阿拉伯数字，患者在实验过程中，观察到目标靶刺激立即点击鼠标左键，同时脑电采集系统采集相应的刺激脑电信号。
(2)脑电信号预处理
对采集到的脑电信号使用主成分分析方法进行去噪预处理，将分布在各导联的信号分解为相互独立的成分，去掉伪迹成分并将剩余部分重构，最终达到去噪目的。
(3)脑电信号提取
将排序递归分析和ERP(event-related potential事件相关电位)成分分析方法相结合，对受试者的脑电信号进行特征提取。其中，ERP成分的特征值为P300成分的潜伏期和峰值；排序递归图的递归分析特征为RR、DET数值。如图2所示，为ERP曲线P300成分的峰值和潜伏期获取过程，对EEG信号进行参考电极转换、删除坏区导、排除眨眼伪迹等操作后，进行EEG数据的分段、分类和叠加，获得ERP曲线，提取P300成分的峰值和潜伏期。图3所示为排序递归分析方法提取脑电信号RR、DET特征参数过程，对于非线性时间序列的递归图分析是反映在相空间上的，根据一维的非线性时间序列，并选定合适的嵌入维数m和时间常数τ，首先应该进行相空间重构，重构后的向量集由两种状态，上升或下降，根据排序模式求出不同时刻的排序状态，并求出排序递归矩阵。
根据生成的递归矩阵画出黑白二色的排序递归图，其方法是选择合适的嵌入维数m，首先将所有可能出现的排序标注并表示；其次，根据被分析信号的不同时刻的向量集与已标注的状态逐一比较，状态相同时用同一数字标注，在本文中，对分析的信号集每一时刻的状态进行检测。若该时刻的状态在前边已经存在，则用相同的符号标记；若此刻的轨迹没有出现过，则用新的符号标记。
以下是RR(递归率)、DET(确定性)的定义：
RR(递归率)：指递归图中发生递归点的个数占总点数的比，即递归图中数值为1的比率。RR值越大表示递归图中的黑点越多，递归率越高。
DET(确定性)：是指递归图中平行对角线的线段中大于lmin(平行于对角线段的最小点数)的所包含点占总递归点的比,DET值越大，说明被测的系统结构越稳定。
(4)分析统计脑电信号采集过程中的受试者的准确率和反应灵敏度
准确率是指每次刺激图片切换过程中，受试者能正确敲击目标靶刺激出现次数的概率，灵敏度是指目标靶刺激图片呈现到敲击鼠标的时间间隔。
(5)建立数据库
对EEG数据叠加获取的ERP曲线提取P300成分的峰值和潜伏期，对排序递归图进行排序递归分析得到脑电信号的非线性特征参数递归率RR、确定性DET数值，按照特征值范围建立数据库，具体地，建立健康和不同程度痴呆患者(轻度、中度、重度患者)共四组的脑电信号特征值(ERP曲线P300成分的峰值和潜伏期、RR和DET)数据库，以此数据库作为评价标准一；分析统计脑电信号采集过程中的受试者的反应灵敏度、准确率，按照特征值范围建立数据库，具体地，建立健康和不同程度痴呆患者(轻度、中度、重度患者)共四组的反应灵敏度和准确率的特征值数据库，以此数据库作为评价标准二。在对受试者做健康分析分析时，提取其脑电实验的脑电信号特征参数及实验过程中的灵敏度和准确率，通过与评价标准数据库一、数据库二比照，来确定受试者是否健康、是否患有患痴呆及其程度。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于此，在所属技术领域的技术人员所具备的知识范围内，在不脱离本发明宗旨的前提下可以作出的各种变化，都处于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于脑电信号的特征提取与分类方法，其特征在于，通过对脑电信号采集、信号预处理、提取特征值、分析判断准确率和灵敏度，形成标准检测数据库，用于异常脑电信号的判断与处理，其具体步骤如下：
(1)脑电信号采集
脑电信号采集时，获取刺激源所诱发的脑电信号，并选取一个目标靶刺激，其余刺激为非靶刺激；
(2)脑电信号预处理
对采集到的脑电信号使用主成分分析方法进行去噪处理，将分布在各导联的信号分解为相互独立的成分，去掉伪迹成分并将剩余部分重构，最终达到去噪目的；
(3)脑电信号特征提取
将排序递归分析和ERP成分分析方法相结合，对受试者的脑电信号进行特征提取，其中，排序递归图的递归定量分析特征为RR、DET数值，ERP成分的特征值为P300成分的潜伏期和峰值；
(4)分析统计脑电信号采集过程中的受试者的反应灵敏度、准确率；
(5)建立数据库
对排序递归图进行排序递归分析得到脑电信号的非线性特征参数RR、DET数值，并对EEG数据叠加获取的ERP曲线提取P300成分的峰值和潜伏期，按照特征值范围建立数据库，此数据库作为标准一；分析统计脑电信号采集过程中的受试者的反应灵敏度、准确率，按照特征值范围建立数据库，此数据库作为标准二。
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