CN111493896A - 一种基于eeg设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，包括单片机控制器、传输器、刺激器、抑郁检测器、滤波器和放大器，所述抑郁检测器、传输器和放大器与刺激器通过信号线相连，所述单片机控制器、传输器和放大器与滤波器电性相连，所述单片机控制器通过无线网络分别连接有查询模块、对比模块和历史曲线模块，所述单片机控制器与信号记录器和模拟器电性相连，且信号记录器包括视频信号获取和脑电信号获取，所述刺激器包括EEG数据采集装置，所述EEG数据采集装置通过无线网络连接有无线通信模块。该新型抑郁自动化早筛预警与干预智能系统功能多样，操作简单，便于生产，满足了使用中的多种需求，适合广泛推广。
Description
技术领域
本发明涉及医疗技术领域，特别涉及一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统。
背景技术
抑郁症又称抑郁障碍，以显著而持久的心境低落为主要临床特征，是心境障碍的主要类型。临床可见心境低落与其处境不相称，情绪的消沉可以从闷闷不乐到悲痛欲绝，自卑抑郁，甚至悲观厌世，可有自杀企图或行为；甚至发生木僵；部分病例有明显的焦虑和运动性激越；严重者可出现幻觉、妄想等精神病性症状。每次发作持续至少2周以上、长者甚或数年，多数病例有反复发作的倾向，每次发作大多数可以缓解，部分可有残留症状或转为慢性。抑郁症病因与发病机制还不明确，也无明显的体征和实验室指标异常，概括的说是生物、心理、社会(文化)因素相互作用的结果。也正因为抑郁症当前病因不明，有关假说很多，比较常见公认的病因假设包括：
(1)遗传因素：大样本人群遗传流行病学调查显示，与患病者血缘关系愈近，患病概率越高。一级亲属患病的概率远高于其他亲属，这与遗传疾病的一般规律相符。
(2)生化因素：儿茶酚胺假说：主要指抑郁症的发生可能与大脑突触间隙神经递质5-羟色胺(5-HT)和去甲肾上腺素(NE)的浓度下降有关；
(3)心理-社会因素：各种重大生活事件突然发生，或长期持续存在会引起强烈或者(和)持久的不愉快的情感体验，导致抑郁症的产生。
患者自觉情绪低沉，整日忧心忡忡，对自我才智能力估计过低，对周围困难估计过高。轻患者兴趣索然，无精打采，脑力及体力不足及不愿活动，进而愁容满面，双目含泪，自觉生不如死，愧不如人。严重的患者有忧愁的爆发。即患者由于找不到摆脱难以忍受的忧愁的出路。开始辗转不安，自觉一切绝望，并可突然出现自杀意念及行为。本症患者常伴有思维迟缓，言语动作减少，意志活动减退所以研发有效的抑郁诊断和治疗技术对个体或者家庭以及社会整体健康水平具有重大意义。
现有的方法与设备往往针对医疗和科研进行设计，没有考虑到用户自主使用的场景。另外，现有的方法往往聚焦于对单独个体的数据采集和分析，忽视了对大范围人群抑郁状态下脑电数据的大规模采集和分析问题。因此，利用现有方法无法完成大规模抑郁障碍脑电数据的采集，而缺乏大规模数据的支撑，想要挖掘出高效准确的脑电抑郁分析与检测模型也是难以实现的。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，经刺激器刺激后，抑郁检测器将检测数据经传输器和放大器处理后传输到单片机控制器中，单片机控制器中存储有正常脑电波，处理分析后当偏离曲线后，自动触发预警功能，每次治疗刺激后经信号记录器记录存储，形成资料存储在抑郁数据库中，在每次刺激治疗后对比找出恢复最好的刺激方法，提高治愈效果，可以有效解决背景技术中的问题。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，包括单片机控制器、传输器、刺激器、抑郁检测器、滤波器和放大器，所述抑郁检测器、传输器和放大器与刺激器通过信号线相连，所述单片机控制器、传输器和放大器与滤波器电性相连，所述单片机控制器通过无线网络分别连接有查询模块、对比模块和历史曲线模块，所述单片机控制器与信号记录器和模拟器电性相连，且信号记录器包括视频信号获取和脑电信号获取，所述刺激器包括EEG数据采集装置，所述EEG数据采集装置通过无线网络连接有无线通信模块，所述刺激器具有隔离通信芯片，且隔离通信芯片定时、通信反馈控制刺激电流，产生恒流发生电路，经TVS管保护H桥(不使用负电源的情况下提供正负刺激)，最终刺激输出。
进一步地，所述抑郁检测器包括在线预警和触发警报功能。
进一步地，所述模拟器包括数据绘图。
进一步地，所述EEG数据采集装置共包含6个电极点，其中4个用于采集脑电数据，1路为参考电极，1路用于接地。
进一步地，所述无线通信模块通过无线网络连接有手机端和PC端。
进一步地，所述定时、通信反馈控制刺激电流包括逻辑控制、光电隔离，且逻辑控制和光电隔离之间呈单向传递状态。
进一步地，所述刺激器以大脑脑电信号状态作为输入，通过对脑电信号的强度，波形，时长，频率，功率谱的计算，实现脑信号状态评定。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
1.4个脑电电极采集4路脑电电势信号，与1路参考电极的电势信号比较。EEG数据记录为各路脑电电势与参考电势的差。采用干电极，电极均匀分布在前额两侧，以便电极能够直接接触头部皮肤，提高刺激治疗效果。
2.经刺激器刺激后，抑郁检测器将检测数据经传输器和放大器处理后传输到单片机控制器中，单片机控制器中存储有正常脑电波，处理分析后当偏离曲线后，自动触发预警功能，每次治疗刺激后经信号记录器记录存储，形成资料存储在抑郁数据库中，在每次刺激治疗后对比找出恢复最好的刺激方法，提高治愈效果。
3.根据实时脑电EEG的信号监测与分析，利用人工智能算法对抑郁数据进行神经网络算法构建，对抑郁发作做出提前预警监测和自动化预警监测。
附图说明
图1为本发明一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统的整体结构示意图。
图2为本发明一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统的刺激器工作图。
图中：1、抑郁检测器；2、刺激器；3、传输器；4、放大器；5、滤波器；6、单片机控制器；7、查询模块；8、对比分析模块；9、历史曲线模块；10、信号记录器；11、模拟器。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
实施例一
如图1-2所示，一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，包括单片机控制器6、传输器3、刺激器2、抑郁检测器1、滤波器5和放大器4，所述抑郁检测器1、传输器3和放大器4与刺激器2通过信号线相连，所述单片机控制器6、传输器3和放大器4与滤波器5电性相连，所述单片机控制器6通过无线网络分别连接有查询模块7、对比模块8和历史曲线模块9，所述单片机控制器6与信号记录器10和模拟器11电性相连，且信号记录器10包括视频信号获取和脑电信号获取，所述刺激器2包括EEG数据采集装置，所述EEG数据采集装置通过无线网络连接有无线通信模块，所述刺激器2具有隔离通信芯片，且隔离通信芯片定时、通信反馈控制刺激电流，产生恒流发生电路，经TVS管保护H桥(不使用负电源的情况下提供正负刺激)，最终刺激输出。
其中，所述抑郁检测器1包括在线预警和触发警报功能，单片机控制器6中存储有正常脑电波，处理分析后当偏离曲线后，自动触发预警功能。
其中，所述模拟器11包括数据绘图，绘制出脑波信号图，便于医生分析对比，在每次刺激治疗后对比找出恢复最好的刺激方法，提高治愈效果。
其中，所述EEG数据采集装置共包含6个电极点，其中4个用于采集脑电数据，1路为参考电极，1路用于接地。
其中，所述无线通信模块通过无线网络连接有手机端和PC端，便于通过手机端和PC端进行查询病人的治疗情况和历史治疗数据。
其中，所述定时、通信反馈控制刺激电流包括逻辑控制、光电隔离，且逻辑控制和光电隔离之间呈单向传递状态。
其中，所述刺激器2以大脑脑电信号状态作为输入，通过对脑电信号的强度，波形，时长，频率，功率谱的计算，实现脑信号状态评定，根据实时脑电EEG的信号监测与分析，利用人工智能算法对抑郁数据进行神经网络算法构建，对抑郁发作做出提前预警监测和自动化预警监测。
实施例二
如图1-2所示，一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，包括单片机控制器6、传输器3、刺激器2、抑郁检测器1、滤波器5和放大器4，所述抑郁检测器1、传输器3和放大器4与刺激器2通过信号线相连，所述单片机控制器6、传输器3和放大器4与滤波器5电性相连，所述单片机控制器6通过无线网络分别连接有查询模块7、对比模块8和历史曲线模块9，所述单片机控制器6与信号记录器10和模拟器11电性相连，且信号记录器10包括视频信号获取和脑电信号获取，所述刺激器2包括EEG数据采集装置，所述EEG数据采集装置通过无线网络连接有无线通信模块，所述刺激器2具有隔离通信芯片，且隔离通信芯片定时、通信反馈控制刺激电流，产生恒流发生电路，经TVS管保护H桥(不使用负电源的情况下提供正负刺激)，最终刺激输出。
其中，所述脑电信号经数据分段和互谱计算，进行特征提取，最终抑郁识别。
其中，所述模拟器11包括数据绘图，绘制出脑波信号图，便于医生分析对比，在每次刺激治疗后对比找出恢复最好的刺激方法，提高治愈效果。
其中，所述EEG数据采集装置共包含6个电极点，其中4个用于采集脑电数据，1路为参考电极，1路用于接地。
其中，所述无线通信模块通过无线网络连接有手机端和PC端，便于通过手机端和PC端进行查询病人的治疗情况和历史治疗数据。
其中，所述定时、通信反馈控制刺激电流包括逻辑控制、光电隔离，且逻辑控制和光电隔离之间呈单向传递状态。
其中，所述刺激器2以大脑脑电信号状态作为输入，通过对脑电信号的强度，波形，时长，频率，功率谱的计算，实现脑信号状态评定，根据实时脑电EEG的信号监测与分析，利用人工智能算法对抑郁数据进行神经网络算法构建，对抑郁发作做出提前预警监测和自动化预警监测。
需要说明的是，本发明为一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，工作时，4个脑电电极采集4路脑电电势信号，与1路参考电极的电势信号比较。EEG数据记录为各路脑电电势与参考电势的差。采用干电极，电极均匀分布在前额两侧，以便电极能够直接接触头部皮肤，提高刺激治疗效果；经刺激器2刺激后，抑郁检测器1将检测数据经传输器3和放大器4处理后传输到单片机控制器6中，单片机控制器6中存储有正常脑电波，处理分析后当偏离曲线后，自动触发预警功能，每次治疗刺激后经信号记录器10记录存储，形成资料存储在抑郁数据库中，在每次刺激治疗后对比找出恢复最好的刺激方法，提高治愈效果；根据实时脑电EEG的信号监测与分析，利用人工智能算法对抑郁数据进行神经网络算法构建，对抑郁做出提前预警监测和自动化预警监测。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，包括单片机控制器(6)、传输器(3)、刺激器(2)、抑郁检测器(1)、滤波器(5)和放大器(4)，其特征在于：所述抑郁检测器(1)、传输器(3)和放大器(4)与刺激器(2)通过信号线相连，所述单片机控制器(6)、传输器(3)和放大器(4)与滤波器(5)电性相连，所述单片机控制器(6)通过无线网络分别连接有查询模块(7)、对比模块(8)和历史曲线模块(9)，所述单片机控制器(6)与信号记录器(10)和模拟器(11)电性相连，且信号记录器(10)包括视频信号获取和脑电信号获取，所述刺激器(2)包括EEG数据采集装置，所述EEG数据采集装置通过无线网络连接有无线通信模块，所述刺激器(2)具有隔离通信芯片，且隔离通信芯片定时、通信反馈控制刺激电流，产生恒流发生电路，经TVS管保护H桥(不使用负电源的情况下提供正负刺激)，最终刺激输出。
2.根据权利要求1所述的一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，其特征在于：所述抑郁检测器(1)包括在线预警和触发警报功能。
3.根据权利要求1所述的一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，其特征在于：所述模拟器(11)包括数据绘图。
4.根据权利要求1所述的一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，其特征在于：所述EEG数据采集装置共包含6个电极点，其中4个用于采集脑电数据，1路为参考电极，1路用于接地。
5.根据权利要求1所述的一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，其特征在于：所述无线通信模块通过无线网络连接有手机端和PC端。
6.根据权利要求1所述的一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，其特征在于：所述定时、通信反馈控制刺激电流包括逻辑控制、光电隔离，且逻辑控制和光电隔离之间呈单向传递状态。
7.根据权利要求1所述的一种基于EEG设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统，其特征在于：所述刺激器(2)以大脑脑电信号状态作为输入，通过对脑电信号的强度，波形，时长，频率，功率谱的计算，实现脑信号状态评定。
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| CN202010471743.2A CN111493896A (zh) | 2020-05-27 | 2020-05-27 | 一种基于eeg设备的大规模抑郁自动化早筛预警与干预智能系统 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113180660A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-07-30 | 北京脑陆科技有限公司 | 一种基于eeg信号的抑郁状态检测方法及系统 |
Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN109276793A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-01-29 | 江苏金惠甫山软件科技有限公司 | 用于治疗抑郁症的仪器 |
-
2020
- 2020-05-27 CN CN202010471743.2A patent/CN111493896A/zh active Pending
Patent Citations (1)
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113180660A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-07-30 | 北京脑陆科技有限公司 | 一种基于eeg信号的抑郁状态检测方法及系统 |
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