CN111905229A - 一种基于5g的钢琴音乐催眠治疗控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于音乐催眠治疗控制技术领域，公开了一种基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制系统及方法，基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制系统包括：患者面部图像采集模块、脑电波采集模块、主控模块、5G通信模块、脑电信号提取模块、钢琴音乐选择模块、播放模块、催眠状态识别模块、治疗效果评价模块、显示模块。本发明通过催眠状态识别模块在播放催眠钢琴音乐过程中，通过检测用户的眼电信号并利用检测窗口进行识别，在识别第一级催眠深度后，利用加速度传感器检测用户的手臂动作信号，识别第二级催眠深度，然后利用基于听觉刺激测试识别第三级催眠深度，从而实现三级催眠深度的识别，能够提高识别准确性。

Description

一种基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制系统及方法

技术领域

本发明属于音乐催眠治疗控制技术领域，尤其涉及一种基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制系统及方法方法。

背景技术

催眠治疗一般指催眠疗愈，是催眠术在临床工作中的应用，是众多心理治疗的方法之一。掌握催眠治疗的心理医生可以不用药物而治愈很多难治的疾病和障碍，包括诸如焦虑、抑郁、恐惧、强迫、癔症等心理障碍，和诸如睡眠障碍、进食障碍、性功能障碍、高血压、糖尿病、肥胖、慢性疲劳综合征等躯体障碍，以及诸如厌学、冲动、口吃、各种成瘾行为、不良习惯等行为障碍。然而，现有的钢琴音乐催眠治疗技术对催眠状态脑电信号提取效率低；同时，不能准确识别催眠深度。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的钢琴音乐催眠治疗技术对催眠状态脑电信号提取效率低；同时现有的钢琴音乐催眠治疗技术不能准确识别催眠深度。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制系统及方法。

本发明是这样实现的，一种基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法，所述基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法，包括：

步骤一，患者面部图像采集模块利用摄像器采集患者面部图像，脑电波采集模块利用脑电仪器采集患者催眠状态脑电波；

步骤二，根据步骤一中采集的患者面部图像和患者催眠状态脑电波，主控模块分别控制患者面部图像采集模块、脑电波采集模块、5G通信模块、脑电信号提取模块、钢琴音乐选择模块、播放模块、催眠状态识别模块、治疗效果评价模块和显示模块各个模块的正常运行；

步骤三，钢琴音乐选择模块利用选择程序选择催眠的钢琴音乐，播放模块利用播放器播放选择的钢琴音乐；

步骤四，在播放选择的钢琴音乐过程中，脑电信号提取模块利用提取称取提取患者催眠状态脑电信号；并催眠状态识别模块利用识别程序根据采集的面部图像、脑电信号识别患者催眠状态，治疗效果评价模块利用评价程序对钢琴音乐催眠效果进行评价；

步骤五，显示模块利用显示器显示患者面部图像、脑电波、选择的钢琴音乐、识别结果、评价结果；主控模块通过5G通信模块利用5G通信设备接入网络进行5G通信；

所述脑电信号提取模块提取方法如下：

(1)采集用户的脑电信号；根据用户的脑电波信息确定用户的催眠状态；并通过获取用户的脑电波信息，并根据用户的脑电波信息确定用户的催眠状态，从而能够准确检测用户的催眠状态，采集催眠状态脑电初始信号，并对所述催眠状态脑电初始信号进行预设倍频陷波处理，获得预处理脑电信号；

(2)根据小波函数与所述预处理脑电信号之间相关性，选取用于提取催眠状态脑电信号的小波函数；自适应优化选取的所述小波函数的中心频率-带宽比，获得优化后的小波函数；通过所述优化后的小波函数，从所述预处理脑电信号中提取催眠状态脑电信号；

所述通过所述优化后的小波函数，从所述预处理脑电信号中提取催眠状态脑电信号包括：

(2.1)获取所述优化后的小波函数的母小波，对所述母小波进行伸缩和平移得到子小波；对所述子小波中的参数进行尺度转换，获得所述子小波的加权系数，其中，所述尺度转换包括伸缩因子转换为频率以及平移因子转换为时间；构建所述加权系数小波曲线三维平面；

(2.2)获取所述优化后的小波函数周期，并查找所述加权系数小波曲线三维平面中频率最大值，计算连续阈限值；查找所述加权系数小波曲线三维平面中所述加权系数大于所述频率最大值部分所对应的时间区间值；

(2.3)当所述时间区间值大于所述连续阈限值时，判定所述加权系数小波曲线三维平面中所述加权系数大于所述频率最大值的部分对应的脑电信号为有效催眠状态脑电信号；通过所述优化后的小波函数，对所述有效催眠状态脑电信号进行时频信息提取，获得催眠状态脑电信号；

所述催眠状态识别模块识别方法如下：

1)通过脑电仪器采集患者脑电波信息；接着在智能辅助睡眠中，向用户播放催眠钢琴音乐，通过眼电信号检测器检测所述用户的眼电信号并获取对应的眼电信号波形图；在播放催眠钢琴音乐后的第一时间段内，利用预设的检测窗口移动检测所述眼电信号波形图，若所述眼电信号波形图的幅值没有超过所述检测窗口的高度阈值，则判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态；其中，所述检测窗口包括设定的检测窗口长度和高度阈值；

2)向用户播放手臂抬起命令，在播放手臂抬起命令后的第二时间段内，利用固定在所述用户手臂上的加速度传感器检测用户反应的动作信号；

3)若在所述第二时间段内，所述加速度传感器没有输出与所述手臂抬起命令对应的动作信号，则判定所述用户当前处于第二级催眠深度状态；向用户播放靶刺激信号，检测靶刺激后的第三时间段内所述用户的脑电信号；若所述脑电信号在指定时间范围内出现正向波形，则判定所述用户当前处于第三级催眠深度状态。

进一步，所述采集催眠状态脑电初始信号，并对所述催眠状态脑电初始信号进行预设倍频陷波处理，获得预处理脑电信号的步骤包括：

通过脑电图机、脑电生物反馈睡眠仪或脑电电极，采集催眠状态脑电初始信号；

对所述催眠状态脑电初始信号进行50Hz倍频陷波处理，获得预处理脑电信号。

进一步，所述根据小波函数与所述预处理脑电信号之间相关性，选取用于提取催眠状态脑电信号的小波函数的步骤包括：

分别计算不同类型小波函数与所述预处理脑电信号的相关系数；

选取所述相关系数最大所对应的小波函数为用于提取催眠状态脑电信号的小波函数。

进一步，所述自适应优化选取的所述小波函数的中心频率-带宽比，获得优化后的小波函数的步骤包括：

获取选取的所述小波函数的小波系数，根据所述小波系数转换获得概率分布序列，并计算所述概率分布序列的值；

根据所述概率分布序列的值，绘制选取的所述小波函数的中心频率-带宽比与小波熵之间的关系曲线；

根据所述关系曲线，查找选中心频率-带宽比的最优值；

根据所述最优值，自适应优化选取的所述小波函数的中心频率-带宽比，获得优化后的小波函数。

进一步，所述利用脑电仪器采集患者催眠状态脑电波的脑电波采集模块对获取的脑电波进行去噪的方法，包括：

将获取的脑电波建立相应的去噪训练集，并对脑电波中含有噪声的脑电波进行识别；

确定适当的小波基和分解尺度，并对含有噪声的脑电波进行小波变化；

提取脑电波小波变化过程中，小波系数；

根据小波系数，确定相对应的阈值及函数；同时对小波系数进行量化反变换，对脑电波信号进行重构。

进一步，所述利用摄像器采集患者面部图像的患者面部图像采集模块对获取的患者面部图像进行去噪的过程为：

对采集的患者面部图像，建立相应的去噪训练集；

对图像中含有噪声的图像，进行识别提取分解，得到低频和高频子带；

根据得到的低频和高频子带，判断图像是的位置；

根据确定的位置，选择处理操作，处理后的低频和高频进行你变换，得到去噪的患者面部图像。

进一步，所述选择处理操作，具体过程如下：

当图像为边缘细节，不进行操作归零；当图像不是边缘细节，将子带系数归零。

进一步，所述脑电仪器用于采集用户在智能辅助睡眠过程中产生的脑电信号，根据所述脑电信号对用户的睡眠状态进行检测，当所述用户处于未睡着状态，执行所述向用户播放催眠钢琴音乐的步骤。

进一步，所述若所述眼电信号波形图的幅值超过所述高度阈值，还包括：

计算检测窗口内眼电信号波形尖峰的尖锐程度参数，若所述尖锐程度参数小于预设的尖锐程度参数阈值，判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态；

分别计算眼电信号波形在检测窗口内的上部区域面积和下部区域面积；

根据所述上部区域面积和下部区域面积计算所述眼电信号波形尖峰的面积；

根据尖峰面积计算尖锐程度参数。

本发明另一目的在于提供一种实施所述的基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法的基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制系统，所述基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制系统包括：

患者面部图像采集模块、脑电波采集模块、主控模块、5G通信模块、脑电信号提取模块、钢琴音乐选择模块、播放模块、催眠状态识别模块、治疗效果评价模块、显示模块；

患者面部图像采集模块，与主控模块连接，用于通过摄像器采集患者面部图像；对获取的患者面部图像进行去噪，将采集的患者面部图像，建立相应的去噪训练集；对图像中含有噪声的图像，进行识别提取分解，得到低频和高频子带；根据得到的低频和高频子带，判断图像是的位置；根据确定的位置，选择处理操作，处理后的低频和高频进行你变换，得到去噪的患者面部图像；

脑电波采集模块，与主控模块连接，用于通过脑电仪器采集患者催眠状态脑电波；将获取的脑电波建立相应的去噪训练集，并对脑电波中含有噪声的脑电波进行识别；确定适当的小波基和分解尺度，并对含有噪声的脑电波进行小波变化；提取脑电波小波变化过程中，小波系数；根据小波系数，确定相对应的阈值及函数；同时对小波系数进行量化反变换，对脑电波信号进行重构；

主控模块，与患者面部图像采集模块、脑电波采集模块、5G通信模块、脑电信号提取模块、钢琴音乐选择模块、播放模块、催眠状态识别模块、治疗效果评价模块、显示模块连接，用于通过主机控制各个模块正常工作；

5G通信模块，与主控模块连接，用于通过5G通信设备接入网络进行5G通信；

脑电信号提取模块，与主控模块连接，用于通过提取称取提取患者催眠状态脑电信号；采集用户的脑电信号；根据用户的脑电波信息确定用户的催眠状态；并通过获取用户的脑电波信息，并根据用户的脑电波信息确定用户的催眠状态，从而能够准确检测用户的催眠状态，采集催眠状态脑电初始信号，并对所述催眠状态脑电初始信号进行预设倍频陷波处理，获得预处理脑电信号；根据小波函数与所述预处理脑电信号之间相关性，选取用于提取催眠状态脑电信号的小波函数；自适应优化选取的所述小波函数的中心频率-带宽比，获得优化后的小波函数；通过所述优化后的小波函数，从所述预处理脑电信号中提取催眠状态脑电信号；

钢琴音乐选择模块，与主控模块连接，用于通过选择程序选择催眠的钢琴音乐；

播放模块，与主控模块连接，用于通过播放器播放选择的钢琴音乐；

催眠状态识别模块，与主控模块连接，用于通过识别程序根据采集的面部图像、脑电信号识别患者催眠状态；通过脑电仪器采集患者脑电波信息；接着在智能辅助睡眠中，向用户播放催眠钢琴音乐，通过眼电信号检测器检测所述用户的眼电信号并获取对应的眼电信号波形图；在播放催眠钢琴音乐后的第一时间段内，利用预设的检测窗口移动检测所述眼电信号波形图，若所述眼电信号波形图的幅值没有超过所述检测窗口的高度阈值，则判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态；其中，所述检测窗口包括设定的检测窗口长度和高度阈值；向用户播放手臂抬起命令，在播放手臂抬起命令后的第二时间段内，利用固定在所述用户手臂上的加速度传感器检测用户反应的动作信号；若在所述第二时间段内，所述加速度传感器没有输出与所述手臂抬起命令对应的动作信号，则判定所述用户当前处于第二级催眠深度状态；向用户播放靶刺激信号，检测靶刺激后的第三时间段内所述用户的脑电信号；若所述脑电信号在指定时间范围内出现正向波形，则判定所述用户当前处于第三级催眠深度状态；

治疗效果评价模块，与主控模块连接，用于通过评价程序对钢琴音乐催眠效果进行评价；

显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示患者面部图像、脑电波、选择的钢琴音乐、识别结果、评价结果。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明通过脑电信号提取模块采集催眠状态脑电初始信号，并进行预设倍频陷波处理，根据小波函数与理脑后电信号之间相关性，选取用于提取催眠状态脑电信号的小波函数，自适应优化选取的小波函数的中心频率-带宽比，通过优化后的小波函数，从预处理脑电信号中提取催眠状态脑电信号。整个过程中，自适应优化小波函数的中心频率-带宽比，实现小波系数自适应调节，提高小波变换的分辨率，大大提高提取催眠状态脑电信号的效率；同时，通过催眠状态识别模块在播放催眠钢琴音乐过程中，通过检测用户的眼电信号并利用检测窗口进行识别，在识别第一级催眠深度后，利用加速度传感器检测用户的手臂动作信号，识别第二级催眠深度，然后利用基于听觉刺激测试识别第三级催眠深度，从而实现三级催眠深度的识别，能够提高识别准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法流程图。

图2是本发明实施例提供的基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制系统结构框图。

图3是本发明实施例提供的脑电信号提取模块提取方法流程图。

图4是本发明实施例提供的通过所述优化后的小波函数，从所述预处理脑电信号中提取催眠状态脑电信号方法流程图。

图5是本发明实施例提供的催眠状态识别模块识别方法流程图。

图2中：1、患者面部图像采集模块；2、脑电波采集模块；3、主控模块；4、5G通信模块；5、脑电信号提取模块；6、钢琴音乐选择模块；7、播放模块；8、催眠状态识别模块；9、治疗效果评价模块；10、显示模块。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制系统及方法方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。

如图1所示，本发明提供的基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法包括以下步骤：

S101，患者面部图像采集模块利用摄像器采集患者面部图像，脑电波采集模块利用脑电仪器采集患者催眠状态脑电波；

S102，根据步骤一中采集的患者面部图像和患者催眠状态脑电波，主控模块分别控制患者面部图像采集模块、脑电波采集模块、5G通信模块、脑电信号提取模块、钢琴音乐选择模块、播放模块、催眠状态识别模块、治疗效果评价模块和显示模块各个模块的正常运行；

S103，钢琴音乐选择模块利用选择程序选择催眠的钢琴音乐，播放模块利用播放器播放选择的钢琴音乐；

S104，在播放选择的钢琴音乐过程中，脑电信号提取模块利用提取称取提取患者催眠状态脑电信号；并催眠状态识别模块利用识别程序根据采集的面部图像、脑电信号识别患者催眠状态，治疗效果评价模块利用评价程序对钢琴音乐催眠效果进行评价；

S105，显示模块利用显示器显示患者面部图像、脑电波、选择的钢琴音乐、识别结果、评价结果；主控模块通过5G通信模块利用5G通信设备接入网络进行5G通信。

如图2所示，本发明实施例提供的基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制系统包括：患者面部图像采集模块1、脑电波采集模块2、主控模块3、5G通信模块4、脑电信号提取模块5、钢琴音乐选择模块6、播放模块7、催眠状态识别模块8、治疗效果评价模块9、显示模块10。

患者面部图像采集模块1，与主控模块3连接，用于通过摄像器采集患者面部图像；

脑电波采集模块2，与主控模块3连接，用于通过脑电仪器采集患者催眠状态脑电波；

主控模块3，与患者面部图像采集模块1、脑电波采集模块2、5G通信模块4、脑电信号提取模块5、钢琴音乐选择模块6、播放模块7、催眠状态识别模块8、治疗效果评价模块9、显示模块10连接，用于通过主机控制各个模块正常工作；

5G通信模块4，与主控模块3连接，用于通过5G通信设备接入网络进行5G通信；

脑电信号提取模块5，与主控模块3连接，用于通过提取称取提取患者催眠状态脑电信号；

钢琴音乐选择模块6，与主控模块3连接，用于通过选择程序选择催眠的钢琴音乐；

播放模块7，与主控模块3连接，用于通过播放器播放选择的钢琴音乐；

催眠状态识别模块8，与主控模块3连接，用于通过识别程序根据采集的面部图像、脑电信号识别患者催眠状态；

治疗效果评价模块9，与主控模块3连接，用于通过评价程序对钢琴音乐催眠效果进行评价；

显示模块10，与主控模块3连接，用于通过显示器显示患者面部图像、脑电波、选择的钢琴音乐、识别结果、评价结果。

如图3所示，本发明提供的脑电信号提取模块5提取方法如下：

S201，采集用户的脑电信号；根据用户的脑电波信息确定用户的催眠状态；并通过获取用户的脑电波信息，并根据用户的脑电波信息确定用户的催眠状态，从而能够准确检测用户的催眠状态，采集催眠状态脑电初始信号，并对所述催眠状态脑电初始信号进行预设倍频陷波处理，获得预处理脑电信号；

S202，根据小波函数与所述预处理脑电信号之间相关性，选取用于提取催眠状态脑电信号的小波函数；自适应优化选取的所述小波函数的中心频率-带宽比，获得优化后的小波函数；通过所述优化后的小波函数，从所述预处理脑电信号中提取催眠状态脑电信号。

如图4所示，本发明提供的通过所述优化后的小波函数，从所述预处理脑电信号中提取催眠状态脑电信号包括：

S301，获取所述优化后的小波函数的母小波，对所述母小波进行伸缩和平移得到子小波；对所述子小波中的参数进行尺度转换，获得所述子小波的加权系数，其中，所述尺度转换包括伸缩因子转换为频率以及平移因子转换为时间；构建所述加权系数小波曲线三维平面；

S302，获取所述优化后的小波函数周期，并查找所述加权系数小波曲线三维平面中频率最大值，计算连续阈限值；查找所述加权系数小波曲线三维平面中所述加权系数大于所述频率最大值部分所对应的时间区间值；

S303，当所述时间区间值大于所述连续阈限值时，判定所述加权系数小波曲线三维平面中所述加权系数大于所述频率最大值的部分对应的脑电信号为有效催眠状态脑电信号；通过所述优化后的小波函数，对所述有效催眠状态脑电信号进行时频信息提取，获得催眠状态脑电信号。

本发明提供的采集催眠状态脑电初始信号，并对所述催眠状态脑电初始信号进行预设倍频陷波处理，获得预处理脑电信号的步骤包括：

通过脑电图机、脑电生物反馈睡眠仪或脑电电极，采集催眠状态脑电初始信号；

对所述催眠状态脑电初始信号进行50Hz倍频陷波处理，获得预处理脑电信号。

本发明提供的根据小波函数与所述预处理脑电信号之间相关性，选取用于提取催眠状态脑电信号的小波函数的步骤包括：

分别计算不同类型小波函数与所述预处理脑电信号的相关系数；

选取所述相关系数最大所对应的小波函数为用于提取催眠状态脑电信号的小波函数。

本发明提供的自适应优化选取的所述小波函数的中心频率-带宽比，获得优化后的小波函数的步骤包括：

获取选取的所述小波函数的小波系数，根据所述小波系数转换获得概率分布序列，并计算所述概率分布序列的值；

根据所述概率分布序列的值，绘制选取的所述小波函数的中心频率-带宽比与小波熵之间的关系曲线；

根据所述关系曲线，查找选中心频率-带宽比的最优值；

根据所述最优值，自适应优化选取的所述小波函数的中心频率-带宽比，获得优化后的小波函数。

如图5所示，本发明提供的催眠状态识别模块8识别方法如下：

S401，通过脑电仪器采集患者脑电波信息；接着在智能辅助睡眠中，向用户播放催眠钢琴音乐，通过眼电信号检测器检测所述用户的眼电信号并获取对应的眼电信号波形图；在播放催眠钢琴音乐后的第一时间段内，利用预设的检测窗口移动检测所述眼电信号波形图，若所述眼电信号波形图的幅值没有超过所述检测窗口的高度阈值，则判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态；其中，所述检测窗口包括设定的检测窗口长度和高度阈值；

S402，向用户播放手臂抬起命令，在播放手臂抬起命令后的第二时间段内，利用固定在所述用户手臂上的加速度传感器检测用户反应的动作信号；

S403，若在所述第二时间段内，所述加速度传感器没有输出与所述手臂抬起命令对应的动作信号，则判定所述用户当前处于第二级催眠深度状态；向用户播放靶刺激信号，检测靶刺激后的第三时间段内所述用户的脑电信号；若所述脑电信号在指定时间范围内出现正向波形，则判定所述用户当前处于第三级催眠深度状态。

本发明提供的脑电仪器用于采集用户在智能辅助睡眠过程中产生的脑电信号，根据所述脑电信号对用户的睡眠状态进行检测，当所述用户处于未睡着状态，执行所述向用户播放催眠钢琴音乐的步骤。

本发明提供的若所述眼电信号波形图的幅值超过所述高度阈值，还包括：

计算检测窗口内眼电信号波形尖峰的尖锐程度参数，若所述尖锐程度参数小于预设的尖锐程度参数阈值，判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态；

分别计算眼电信号波形在检测窗口内的上部区域面积和下部区域面积；

根据所述上部区域面积和下部区域面积计算所述眼电信号波形尖峰的面积；

根据尖峰面积计算尖锐程度参数。

本发明实施例提供的利用脑电仪器采集患者催眠状态脑电波的脑电波采集模块对获取的脑电波进行去噪的方法，包括：

将获取的脑电波建立相应的去噪训练集，并对脑电波中含有噪声的脑电波进行识别；

确定适当的小波基和分解尺度，并对含有噪声的脑电波进行小波变化；

提取脑电波小波变化过程中，小波系数；

根据小波系数，确定相对应的阈值及函数；同时对小波系数进行量化反变换，对脑电波信号进行重构。

本发明实施例提供的利用摄像器采集患者面部图像的患者面部图像采集模块对获取的患者面部图像进行去噪的过程为：

对采集的患者面部图像，建立相应的去噪训练集；

对图像中含有噪声的图像，进行识别提取分解，得到低频和高频子带；

根据得到的低频和高频子带，判断图像是的位置；

根据确定的位置，选择处理操作，处理后的低频和高频进行你变换，得到去噪的患者面部图像。

其中，选择处理操作，具体过程如下：

当图像为边缘细节，不进行操作归零；当图像不是边缘细节，将子带系数归零。

本发明的工作原理为：患者面部图像采集模块1利用摄像器采集患者面部图像，脑电波采集模块2利用脑电仪器采集患者催眠状态脑电波。根据采集的患者面部图像和患者催眠状态脑电波，主控模块3分别控制患者面部图像采集模块1、脑电波采集模块2、5G通信模块4、脑电信号提取模块5、钢琴音乐选择模块6、播放模块7、催眠状态识别模块8、治疗效果评价模块9和显示模块10各个模块的正常运行。

钢琴音乐选择模块6利用选择程序选择催眠的钢琴音乐，播放模块7利用播放器播放选择的钢琴音乐；在播放选择的钢琴音乐过程中，脑电信号提取模块5利用提取称取提取患者催眠状态脑电信号；并催眠状态识别模块8利用识别程序根据采集的面部图像、脑电信号识别患者催眠状态，治疗效果评价模块9利用评价程序对钢琴音乐催眠效果进行评价；显示模块10利用显示器显示患者面部图像、脑电波、选择的钢琴音乐、识别结果、评价结果；主控模块通过5G通信模块利用5G通信设备接入网络进行5G通信。

以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法，其特征在于，所述基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法，包括：

步骤一，患者面部图像采集模块利用摄像器采集患者面部图像，脑电波采集模块利用脑电仪器采集患者催眠状态脑电波；

步骤二，根据步骤一中采集的患者面部图像和患者催眠状态脑电波，主控模块分别控制患者面部图像采集模块、脑电波采集模块、5G通信模块、脑电信号提取模块、钢琴音乐选择模块、播放模块、催眠状态识别模块、治疗效果评价模块和显示模块各个模块的正常运行；

步骤三，钢琴音乐选择模块利用选择程序选择催眠的钢琴音乐，播放模块利用播放器播放选择的钢琴音乐；

步骤四，在播放选择的钢琴音乐过程中，脑电信号提取模块利用提取称取提取患者催眠状态脑电信号；并催眠状态识别模块利用识别程序根据采集的面部图像、脑电信号识别患者催眠状态，治疗效果评价模块利用评价程序对钢琴音乐催眠效果进行评价；脑电信号提取模块提取方法包括：(1)采集用户的脑电信号；根据用户的脑电波信息确定用户的催眠状态；并通过获取用户的脑电波信息，并根据用户的脑电波信息确定用户的催眠状态，从而能够准确检测用户的催眠状态，采集催眠状态脑电初始信号，并对所述催眠状态脑电初始信号进行预设倍频陷波处理，获得预处理脑电信号；

(2)根据小波函数与所述预处理脑电信号之间相关性，选取用于提取催眠状态脑电信号的小波函数；自适应优化选取的所述小波函数的中心频率-带宽比，获得优化后的小波函数；通过所述优化后的小波函数，从所述预处理脑电信号中提取催眠状态脑电信号；

所述通过所述优化后的小波函数，从所述预处理脑电信号中提取催眠状态脑电信号包括：

(2.1)获取所述优化后的小波函数的母小波，对所述母小波进行伸缩和平移得到子小波；对所述子小波中的参数进行尺度转换，获得所述子小波的加权系数，其中，所述尺度转换包括伸缩因子转换为频率以及平移因子转换为时间；构建所述加权系数小波曲线三维平面；

(2.2)获取所述优化后的小波函数周期，并查找所述加权系数小波曲线三维平面中频率最大值，计算连续阈限值；查找所述加权系数小波曲线三维平面中所述加权系数大于所述频率最大值部分所对应的时间区间值；

(2.3)当所述时间区间值大于所述连续阈限值时，判定所述加权系数小波曲线三维平面中所述加权系数大于所述频率最大值的部分对应的脑电信号为有效催眠状态脑电信号；通过所述优化后的小波函数，对所述有效催眠状态脑电信号进行时频信息提取，获得催眠状态脑电信号；

所述催眠状态识别模块识别方法包括：1)通过脑电仪器采集患者脑电波信息；接着在智能辅助睡眠中，向用户播放催眠钢琴音乐，通过眼电信号检测器检测所述用户的眼电信号并获取对应的眼电信号波形图；在播放催眠钢琴音乐后的第一时间段内，利用预设的检测窗口移动检测所述眼电信号波形图，若所述眼电信号波形图的幅值没有超过所述检测窗口的高度阈值，则判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态；其中，所述检测窗口包括设定的检测窗口长度和高度阈值；

2)向用户播放手臂抬起命令，在播放手臂抬起命令后的第二时间段内，利用固定在所述用户手臂上的加速度传感器检测用户反应的动作信号；

3)若在所述第二时间段内，所述加速度传感器没有输出与所述手臂抬起命令对应的动作信号，则判定所述用户当前处于第二级催眠深度状态；向用户播放靶刺激信号，检测靶刺激后的第三时间段内所述用户的脑电信号；若所述脑电信号在指定时间范围内出现正向波形，则判定所述用户当前处于第三级催眠深度状态；

步骤五，显示模块利用显示器显示患者面部图像、脑电波、选择的钢琴音乐、识别结果、评价结果；主控模块通过5G通信模块利用5G通信设备接入网络进行5G通信。

2.如权利要求1所述基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法，其特征在于，所述采集催眠状态脑电初始信号，并对所述催眠状态脑电初始信号进行预设倍频陷波处理，获得预处理脑电信号的步骤包括：

通过脑电图机、脑电生物反馈睡眠仪或脑电电极，采集催眠状态脑电初始信号；

对所述催眠状态脑电初始信号进行50Hz倍频陷波处理，获得预处理脑电信号。

3.如权利要求1所述基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法，其特征在于，所述根据小波函数与所述预处理脑电信号之间相关性，选取用于提取催眠状态脑电信号的小波函数的步骤包括：

分别计算不同类型小波函数与所述预处理脑电信号的相关系数；

选取所述相关系数最大所对应的小波函数为用于提取催眠状态脑电信号的小波函数。

4.如权利要求1所述基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法，其特征在于，所述自适应优化选取的所述小波函数的中心频率-带宽比，获得优化后的小波函数的步骤包括：

获取选取的所述小波函数的小波系数，根据所述小波系数转换获得概率分布序列，并计算所述概率分布序列的值；

根据所述概率分布序列的值，绘制选取的所述小波函数的中心频率-带宽比与小波熵之间的关系曲线；

根据所述关系曲线，查找选中心频率-带宽比的最优值；

根据所述最优值，自适应优化选取的所述小波函数的中心频率-带宽比，获得优化后的小波函数。

5.如权利要求1所述基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法，其特征在于，所述利用脑电仪器采集患者催眠状态脑电波的脑电波采集模块对获取的脑电波进行去噪的方法，包括：

将获取的脑电波建立相应的去噪训练集，并对脑电波中含有噪声的脑电波进行识别；

确定适当的小波基和分解尺度，并对含有噪声的脑电波进行小波变化；

提取脑电波小波变化过程中，小波系数；

根据小波系数，确定相对应的阈值及函数；同时对小波系数进行量化反变换，对脑电波信号进行重构。

6.如权利要求1所述基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法，其特征在于，所述利用摄像器采集患者面部图像的患者面部图像采集模块对获取的患者面部图像进行去噪的过程为：

对采集的患者面部图像，建立相应的去噪训练集；

对图像中含有噪声的图像，进行识别提取分解，得到低频和高频子带；

根据得到的低频和高频子带，判断图像是的位置；

根据确定的位置，选择处理操作，处理后的低频和高频进行你变换，得到去噪的患者面部图像。

7.如权利要求6所述基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法，其特征在于，所述选择处理操作，具体过程如下：

当图像为边缘细节，不进行操作归零；当图像不是边缘细节，将子带系数归零。

8.如权利要求1所述基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法，其特征在于，所述脑电仪器用于采集用户在智能辅助睡眠过程中产生的脑电信号，根据所述脑电信号对用户的睡眠状态进行检测，当所述用户处于未睡着状态，执行所述向用户播放催眠钢琴音乐的步骤。

9.如权利要求1所述基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法，其特征在于，所述若所述眼电信号波形图的幅值超过所述高度阈值，还包括：

计算检测窗口内眼电信号波形尖峰的尖锐程度参数，若所述尖锐程度参数小于预设的尖锐程度参数阈值，判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态；

分别计算眼电信号波形在检测窗口内的上部区域面积和下部区域面积；

根据所述上部区域面积和下部区域面积计算所述眼电信号波形尖峰的面积；

根据尖峰面积计算尖锐程度参数。

10.一种实施如权利要求1-9所述的基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制方法的基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制系统，其特征在于，所述基于5G的钢琴音乐催眠治疗控制系统包括：

患者面部图像采集模块、脑电波采集模块、主控模块、5G通信模块、脑电信号提取模块、钢琴音乐选择模块、播放模块、催眠状态识别模块、治疗效果评价模块、显示模块；

患者面部图像采集模块，与主控模块连接，用于通过摄像器采集患者面部图像；对获取的患者面部图像进行去噪，将采集的患者面部图像，建立相应的去噪训练集；对图像中含有噪声的图像，进行识别提取分解，得到低频和高频子带；根据得到的低频和高频子带，判断图像是的位置；根据确定的位置，选择处理操作，处理后的低频和高频进行你变换，得到去噪的患者面部图像；

脑电波采集模块，与主控模块连接，用于通过脑电仪器采集患者催眠状态脑电波；将获取的脑电波建立相应的去噪训练集，并对脑电波中含有噪声的脑电波进行识别；确定适当的小波基和分解尺度，并对含有噪声的脑电波进行小波变化；提取脑电波小波变化过程中，小波系数；根据小波系数，确定相对应的阈值及函数；同时对小波系数进行量化反变换，对脑电波信号进行重构；

主控模块，与患者面部图像采集模块、脑电波采集模块、5G通信模块、脑电信号提取模块、钢琴音乐选择模块、播放模块、催眠状态识别模块、治疗效果评价模块、显示模块连接，用于通过主机控制各个模块正常工作；

5G通信模块，与主控模块连接，用于通过5G通信设备接入网络进行5G通信；

脑电信号提取模块，与主控模块连接，用于通过提取称取提取患者催眠状态脑电信号；采集用户的脑电信号；根据用户的脑电波信息确定用户的催眠状态；并通过获取用户的脑电波信息，并根据用户的脑电波信息确定用户的催眠状态，从而能够准确检测用户的催眠状态，采集催眠状态脑电初始信号，并对所述催眠状态脑电初始信号进行预设倍频陷波处理，获得预处理脑电信号；根据小波函数与所述预处理脑电信号之间相关性，选取用于提取催眠状态脑电信号的小波函数；自适应优化选取的所述小波函数的中心频率-带宽比，获得优化后的小波函数；通过所述优化后的小波函数，从所述预处理脑电信号中提取催眠状态脑电信号；

钢琴音乐选择模块，与主控模块连接，用于通过选择程序选择催眠的钢琴音乐；

播放模块，与主控模块连接，用于通过播放器播放选择的钢琴音乐；

催眠状态识别模块，与主控模块连接，用于通过识别程序根据采集的面部图像、脑电信号识别患者催眠状态；通过脑电仪器采集患者脑电波信息；接着在智能辅助睡眠中，向用户播放催眠钢琴音乐，通过眼电信号检测器检测所述用户的眼电信号并获取对应的眼电信号波形图；在播放催眠钢琴音乐后的第一时间段内，利用预设的检测窗口移动检测所述眼电信号波形图，若所述眼电信号波形图的幅值没有超过所述检测窗口的高度阈值，则判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态；其中，所述检测窗口包括设定的检测窗口长度和高度阈值；向用户播放手臂抬起命令，在播放手臂抬起命令后的第二时间段内，利用固定在所述用户手臂上的加速度传感器检测用户反应的动作信号；若在所述第二时间段内，所述加速度传感器没有输出与所述手臂抬起命令对应的动作信号，则判定所述用户当前处于第二级催眠深度状态；向用户播放靶刺激信号，检测靶刺激后的第三时间段内所述用户的脑电信号；若所述脑电信号在指定时间范围内出现正向波形，则判定所述用户当前处于第三级催眠深度状态；

治疗效果评价模块，与主控模块连接，用于通过评价程序对钢琴音乐催眠效果进行评价；

显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示患者面部图像、脑电波、选择的钢琴音乐、识别结果、评价结果。

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