CN112089414A - 一种脑部异常放电检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请关于一种脑部异常放电检测方法及装置。所述方法包括：获取人体的多导脑电信号；将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型，其中，所述异常信号检测模型组件利用多个多导脑电样本信号训练得到，所述多导脑电样本信号中标注有不同信号类型的异常放电信号。利用本申请各个实施例提供的脑部异常放电检测方法及装置，可以利用技术化的手段实现提取脑电信号中异常放电信号的自动化。

Description

一种脑部异常放电检测方法及装置

技术领域

本申请涉及脑电检测技术领域，尤其涉及一种脑部异常放电检测方法及装置。

背景技术

癫痫是神经内科常见的发作性疾病，据中国抗癫痫协会统计数据，我国约有600万的活动癫痫患者，其中约有400万的患者没有得到合理的诊断和治疗。脑电图是诊断癫痫的首选检查方法，《中国癫痫临床诊疗指南》建议任何首次癫痫发作后应完成脑电图监测。癫痫发作期间，可以监测到患者脑部皮层产生异常放电的现象，因此，通过分析患者的脑电图，可以诊断出患者是否患有癫痫，或者病情的严重程度等。

相关技术中，通常是采用人工处理的方式对患者脑电图进行处理，一位有经验的医生完成一份一小时的视频脑电诊断报告，需要耗费10-30分钟。那么，当获取的脑电图数据量较大时，医生需要耗费更多的时间进行诊断处理。从医生精力成本来说，相关技术中分析脑电图的方式需要消耗医生和医院较多的精力成本。

因此，相关技术中亟需一种更加快速、便捷的脑部异常放电检测方法，以节省医生的时间和精力。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种脑部异常放电检测方法及装置，可以利用技术化的手段实现提取脑电信号中异常放电信号的自动化。

本申请实施例提供的脑部异常放电检测方法及装置是这样实现的：

一种脑部异常放电检测方法，所述方法包括：

获取人体的多导脑电信号；

将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型，其中，所述异常信号检测模型组件利用多个多导脑电样本信号训练得到，所述多导脑电样本信号中标注有不同信号类型的异常放电信号。

一种脑部异常放电检测装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：

获取人体的多导脑电信号；

将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型，其中，所述异常信号检测模型组件利用多个多导脑电样本信号训练得到，所述多导脑电样本信号中标注有不同信号类型的异常放电信号。

一种脑部异常放电检测设备，包括：脑电采集装置以及所述的脑部异常放电检测装置，其中，所述脑电采集装置，采集人体的多导脑电信号。

一种脑部异常放电检测设备，包括：脑电采集装置、数据发送装置、数据接收装置，其中，

所述脑电采集装置，用于采集人体的多导脑电信号；

所述数据发送装置，用于发送所述多导脑电信号至服务器，所述服务器被设置为利用异常信号检测模型组件获取所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型；

所述数据接收装置，用于接收所述异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行所述的脑部异常放电检测方法。

本申请提供的脑部异常放电检测方法及装置，可以利用异常信号检测模型组件检测人体多导脑电信号中的异常放电信号及其类型。其中，所述异常信号检测模型组件利用多个多导脑电样本信号训练得到，且所述多导脑电样本信号中标注有不同信号类型的异常放电信号。本申请实施例可以利用技术化的手段实现提取脑电信号中异常放电信号的自动化，不仅可以提高脑部异常放电的检测效率，还可以提升检测准确率。进一步地，异常放电检测对于识别癫痫等疾病具有重要的参考价值。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种场景示意图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种流程示意图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种场景示意图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种流程示意图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种场景示意图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种设备的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

为了方便本领域技术人员理解本申请实施例提供的技术方案，下面先对技术方案实现的技术环境进行说明。

相关技术中比较常用的脑部异常放电检测方法主要包括人工处理的方式，一般是有经验的医生在视频脑电诊断报告中进行手动处理。相关技术中的处理方式比较低效，尤其在患者病情比较急的情况下，利用上述处理方式很有可能耽误患者的治疗，严重时甚至耽误患者的最佳治疗时间，因此，相关技术中亟需一种快速、准确的脑部异常放电检测方式。

基于类似于上文所述的实际技术需求，本申请提供的脑部异常放电检测方式可以利用技术化的手段实现对脑部异常放电的快速检测。

下面通过两个具体的业务场景具体说明本申请各个实施例提供的脑部异常放电的检测方法。

场景一

如图1所示，某用户疑似患有癫痫疾病，在医院治疗过程中，医生需要了解到该用户的脑电状态，尤其是脑部是否有异常放电的状况。因此，可以利用本申请实施例提供的脑部异常放电检测方式获取用户人体101的异常放电检测结果。如图1所示，可以通过脑电信号采集设备107采集人体101的多导脑电信号，在采集过程中，可以将探测电极103a、探测电极103b、探测电极103c固定在人体101的头部各个位置处。通过将脑电信号采集设备107的接口105与探测电极103a、探测电极103b、探测电极103c连接之后，所述脑电信号采集设备107可以采集到人体101的多导脑电信号。当然，脑电信号采集设备107仅是示例性的，还可以包括头盔、帽子、寝具、封装后的便携探测电极等其他多种装置，本申请在此不做限制。

如图1所示，所述脑电信号采集设备107还可以与异常放电检测装置109相耦合，图1仅是示例性的耦合方式，所述脑电信号采集设备107与所述异常放电检测装置109还可以集成于同一设备中，所述设备例如可以包括头盔、帽子、寝具、封装后的便携探测电极等等，本申请在此不做限制。所述异常放电检测装置109可以利用本申请以下任一实施例提供的脑部异常放电检测方式对所述脑电采集设备107采集的多导脑电信号进行处理。图2是所述异常放电检测装置109处理所述多导脑电信号的方法流程示意图。如图2所示，所述异常放电检测装置109在获取到所述多导脑电信号之后，可以对所述多导脑电信号经过去除基线干扰、去除工频干扰、去除非脑电信号等信号预处理之后，输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出异常放电信号及信号类型。其中，由于获取的多导脑电信号的维度不相同，因此，所述异常信号检测模型组件可以包括耳极信号检测模型子组件和双极信号检测模型子组件。其中，所述耳极导联检测模型子组件用于检测出所述多导脑电信号中耳极导联脑电信号的异常放电信号，所述双极导联检测模型子组件用于检测出所述多导脑电信号中双极导联脑电信号的异常放电信号。如图2所示，可以将这两个子组件的结果合并之后输入至所述伪差检测模型组件，并去除其中的伪差信号。如图2所示，所述异常放电结果可以包括在时间维度上出现异常放电信号的位置及信号类型。如图2所示，在0:00-2:00之间出现过尖慢波，在2:00-3:00之间出现过棘波。

当然，在获取到所述异常放电检测结果之后，如图1所示，可以将所述异常放电检测结果展示于所述显示器111上，可以便于医生或者患者了解到具体的检测结果或者治疗结果。

场景二

在另一个场景中，还可以将采集到的多导脑电信号上传至服务器端进行处理。本场景比较适用于便携式场景中，用户可以利用便携式的脑电信号采集设备107在家里、办公室等任何场所即可以采集多导脑电信号，图3中的便携式脑电信号采集设备107仅是示例性的，还可以包括头盔、帽子、寝具、封装后的便携探测电极等其他多种装置。如图3所示，脑电信号采集设备107与数据收发装置113相耦合，脑电信号采集设备107在采集到人体101的多导脑电信号之后，所述数据收发装置113可以将所述多导脑电信号发送至服务器115中。所述服务器115可以包括云服务器、分布式服务器等任何形式的数据处理服务器。所述服务器115在接收到所述多导脑电信号之后，可以利用本申请各个实施例提供的脑部异常放电检测方法对所述多导脑电信号进行处理，并获取到人体101的异常放电结果。然后，所述服务器115可以将所述异常放电结果发送给数据收发装置113。所述数据收发装置113在接收到所述异常放电结果之后，可以将所述异常放电结果展示于显示器111上，所述显示器例如用户的手机、电脑等客户端显示器。

通过以上场景，用户可以足不出户地了解到脑部异常放电结果，当遇到疑似癫痫等问题时，可以将获取到的脑部异常放电结果发送给医生，方便医生确定诊断结果。

下面结合附图对本申请所述的脑部异常放电检测方法进行详细的说明。图4是本申请提供的脑部异常放电检测方法的一种实施例的方法流程示意图。虽然本申请提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法中可以包括更多或者更少的操作步骤。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤中，这些步骤的执行顺序不限于本申请实施例提供的执行顺序。所述方法在实际中的脑部异常放电检测过程中或者装置执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。

具体的，本申请提供的脑部异常放电检测方法的一种实施例如图4所示，所述方法可以包括：

S401：获取人体的多导脑电信号。

S403：将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型，其中，所述异常信号检测模型组件利用多个多导脑电样本信号训练得到，所述多导脑电样本信号中标注有不同信号类型的异常放电信号。

在本申请实施例中，可以利用脑电采集设备采集人体的多导脑电信号。所述脑电采集设备可以包括能够采集脑电波(Electroencephalogram，EEG)的仪器设备，不同生产商所提供的脑电采集设备的导联数量不同，例如可以包括8导、24导、64导等多种数量规格的导联接口，本申请在此不做限制。

在一个示例中，所述多导脑电信号可以按照国际10-20系统的电极放置法将多个电极连接头部的各个位置所采集得到的脑电信号。国际10-20系统涉及到19个记录电极：Fp1、Fp2、F7、F3、Fz、F4、F8、T3、C3、Cz、C4、T4、T5、P3、Pz、P4、T6、01、02。如图5所示，该19个电极的安放顺序可以包括：

首先在头皮表面确定两条基线，一条为鼻根至枕外粗隆的前后连线为100％，另一条为双耳前凹之间的左右连线为100％。两条基线在头顶的交点为Cz电极的位置。鼻根向后10％处为FPz(额极中线)，从FPz向后每20％为一个电极的位置，依次为Fz(额中线)、Cz(中央中线)、Pz(顶中线)及Oz(枕中线)。Oz与枕外粗隆的间距为10％。双耳前凹连线距左耳前凹10％处为T3(左中颞)电极位置，以后向右每20％放置一个电极，依次为C3(左中央)、Cz(中央中线)、C4(右中央)和T4(右中颞)。T4距右耳前凹间距为10％。从FPz通过T3至Oz的连线为左颞连线，从FPz向左10％为FP1(左额极)，从FP1沿左外侧向后每20％放置一个电极，依次为F7(左前颞)、T3(左中颞)、T5(左后颞)及O1(左枕)，其中T3为此线与双耳前凹连线的交点，O1距Oz为10％。FP2沿右外侧向后连线与此相对应，从前向后依次为FP2(右额极)、F8(右前颞)、T4(右中颞)、T6(右后颞)及O2(右枕)。从FP1至O1和从FP2至O2各作一连线，为左、右矢状旁连线，从FP1和FP2直线向后每20％为一个电极位点，左侧依次为F3(左额)、C3(左中央)、P3(左顶)和O1(左枕)，右侧依次为F4(右额)、C4(右中央)、P4(右顶)和O2(右枕)。在10-20系统中，FPz和Oz不包括在19个记录位点内。

当然，在本申请实施例中，所述多导脑电信号的采集位置不限于国际10-20系统所规定的19个采集位置，还可以包括该19个采集位置中任何一个或者多个位置，或者人脑其他任何位置处的位置，本申请在此不做限制。

本申请实施例中，在采集到所述多导脑电信号之后，可以将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型。其中，所述异常信号检测模型组件可以利用多个多导脑电样本信号训练得到，所述多导脑电样本信号中标注有不同信号类型的异常放电信号。

在本申请的一个实施例中，所述多导脑电样本信号可以从医院的真实病历中获取，例如，可以从多个三甲医院中搜集到多个患有癫痫且做过脑电图检测的患者的病历。当然，还可以通过其他渠道获取到比较真实的多导脑电样本信号，本申请在此不做限制。在训练所述异常信号检测模型组件之前，可以在这些多导脑电样本信号中标注异常放电信号，所述异常放电信号可以包括脑电信号中与脑部异常放电检测具有紧密关联关系的关键信号。在一些示例中，所述异常放电信号可以包括下述中的至少一种信号：尖波，棘波，尖慢波，棘慢波，多棘慢波，棘节律，异常慢波、蝶骨异常波。

本申请实施例中，在获取到所述多个多导脑电样本信号之后，可以对所述多导脑电样本信号进行信号预处理。所述信号预处理的方式可以包括下述中的至少一种：去除基线漂移、去除工频干扰、去除非脑电信号。其中，在所述去除基线漂移中，基线漂移属于低频的非平稳随机信号，本申请实施例中可以利用基于小波变换的多分辨率性质采用小波分解重构的方法去除基线漂移。在去除工频干扰的过程中，由于工频干扰强度较大，而且是在非屏蔽环境内无处不在，因此，在本申请实施例中，可以通过专用的陷波器滤除工频干扰，例如，可以采用陷波频率为50Hz、4阶IIR陷波器进行滤波处理。在实际应用环境中，睡眠脑电信号包含以下几种脑电特征波：α波频率范围为8-13Hz、β波频率范围为13-30Hz、δ波频率范围为1-4Hz、θ波频率范围为4-8Hz、锯齿波频率范围为2-6Hz、纺锤波频率范围为12-14Hz、β1波频率范围为13-17Hz、β2波频率范围为17-30Hz。对于以上频率范围之外的信号成分，有可能是人体其他电生理活动产生的，需要滤除。在本申请实施例中，可以采用10阶IIR巴特沃斯带通滤波器滤除非脑电信号，例如，在一个示例中，可以设置带通滤波器的频率为0.2-40Hz。当然，在其他实施例中，对于所述多导脑电样本信号的信号预处理方式还可以包括其他多种方式，本申请在此不做限制。

本申请实施例中，在利用利用多个多导脑电样本信号所述多个多导脑电样本信号训练得到所述异常信号检测模型组件的过程中，可以从所述多导脑电样本信号中截取出所述异常放电信号。在一个实施例中，截取的窗口宽度可以是固定的，在所述多导脑电样本信号的采样率为256Hz(即一秒钟采样256次)的情况下，可以设置截取窗口宽度为256，当然，在其他实施例中，还可以设置宽度为250、300等等，本申请在此不做限制。

本申请实施例中，在截取出所述异常放电信号之后，可以构建所述异常信号检测模型组件，所述异常信号检测模型组件中设置有训练参数。然后，可以分别将所述异常放电信号输入至所述异常信号检测模型组件中，生成预测结果。在一个实施例中，所述预测结果可以包括输入的多导脑电信号分别为各种异常放电信号的概率。最后，可以基于所述预测结果与所述异常放电信号的类型之间的差异，对所述训练参数进行迭代调整，直至所述差异满足预设要求。

以上实施例中，将所述异常放电信号从所述多导脑电样本信号中截取之后再进行学习，可以大大降低训练得到所述异常信号检测模型组件所需的数据量，同时，训练得到的异常信号检测模型组件还可以准确地确定出输入的多导脑电样本信号是否包含异常放电信号以及所述异常放电信号对应的类型。

本申请实施例中，所述异常信号检测模型组件可以包括利用机器学习方式训练得到的模型组件。所述机器学习方式还可以包括K近邻算法、感知机算法、决策树、支持向量机、逻辑斯底回归、最大熵等，相应的，生成的模型组件如朴素贝叶斯、隐马尔科夫等。当然，在其他实施例中，所述机器学习方式还可以包括深度学习学习方式、强化学习方式等等，生成的模型组件可以包括卷积神经网络模型组件(Convolutional Neural Networks，CNN)、循环神经网络模型组件(Recurrent Neural Network，RNN)、LeNet、ResNet、长短期记忆网络模型组件(Long Short-Term Memory，LSTM)、双向长短期记忆网络模型组件(Bi-LSTM)等等，本申请在此不做限制。

在实际的脑部异常放电信号中，还可以划分为基于耳级导联检测的异常信号以及双极导联检测的异常信号，其中，基于耳级导联检测的异常信号可以将距脑部最远且受其它生物电影响较少的两耳垂作为相对零电位点安置电极，即将耳部电极作为参考电极，一般其符号为A1、A2。在本申请实施例中，基于耳极导联检测的异常信号可以包括：Fp1-A1、Fp2-A2、F7-A1、F3-A1、F4-A2、F8-A2、T3-A1、C3-A1、C4-A2、T4-A2、T5-A1、P3-A1、P4-A2、T6-A2、01-A1、02-A2。基于耳级导联检测的异常信号主要用于检测尖波，棘波，尖慢波，棘慢波，多棘慢波，棘节律，异常慢波等等。

在两个探测电极均为非参考电极的情况下，可以确定这种检测方式为双极导联检测。在本申请实施例中，双极导联检测异常信号可以包括：Fp1-SPHL(左蝶骨电极)、SPHL-C3、SPHL-A1、Fp2-SHPR(右蝶骨电极)、SPHR-C4、SPHR-A2。基于此双极导联检测的异常信号主要用于检测蝶骨异常信号等。

由于耳极导联检测方式和双极导联检测方式所需要非参考电极数量的不同，模型单次计算所需的数据量不相同，因此，所述异常信号检测模型组件可以包括耳极导联检测模型子组件和双极导联检测模型子组件，所述耳极导联检测模型子组件用于检测出所述多导脑电信号中耳极导联脑电信号的异常放电信号，所述双极导联检测模型子组件用于检测出所述多导脑电信号中双极导联脑电信号的异常放电信号。所述耳极导联检测模型子组件和所述双极导联检测模型子组件的训练方式可以参考上述异常信号检测模型组件的训练方式，在此不再赘述。

基于此，在使用以上两个子组件的过程中，可以利用所述耳极导联检测模型子组件和所述双极导联检测模型子组件分别确定所述多导脑电信号中的异常放电信号及信号类型。然后，可以获取所述耳极导联检测模型子组件和所述双极导联检测模型子组件同时确定的具有异常放电信号的位置，以及所述位置处的信号类型。

具体地，在一个实施例中，可以从所述多导脑电信号中获取耳极导联脑电信号和双极导联脑电信号。然后，耳极导联脑电信号输入至所述耳极导联检测模型子组件，经所述耳极导联检测模型子组件输出所述耳极导联脑电信号中的第一异常放电信号和所述第一异常放电信号的信号类型。同时，将所述双极导联脑电信号输入至所述双极导联检测模型子组件，经所述双极导联检测模型子组件输出所述双极导联脑电信号中的第二异常放电信号和所述第二异常放电信号的信号类型。最后，可以确定出在时间轴上同时出现所述第一异常放电信号和所述第二异常放电信号的位置，以及所述位置处的信号类型。

在本申请实施例中，可以将多导脑电信号划分为耳极导联脑电信号和双极导联脑电信号，一方面，这种划分方式可以适应模型输入数据量的不统一，降低模型的训练难度；另一方面，耳极导联脑电信号通常用于检测尖棘慢波的异常，双极导联脑电信号通常用于检测蝶骨的异常，在此将尖棘慢波和蝶骨异常作为脑电异常的必要条件，从医学上为癫痫等疾病提供更加严谨的参考数据。

在实际的应用中，获取的多导脑电信号往往是持续很久的信号，尤其对于脑部异常放电检测检测，可能需要持续8小时左右。若单次将所有的脑电信号输入至所述异常信号检测模型组件中进行检测，可能导致所述异常信号检测模型组件的数据处理量太大，相应地模型规模也要比较大。基于此，可以将获取的多导脑电信号按照滑动窗口逐个处理。在本申请的一个实施例中，可以利用具有预设长度的滑动窗口按照预设步长在所述多导脑电信号上滑动，并将每次滑动时滑动窗口内的多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述滑动窗口内的多导脑电信号中的异常放电信号。需要说明的是，所述滑动窗口的长度需要和截取出所述异常放电信号的窗口长度相一致，即，若在训练阶段截取出异常放电信号的窗口长度为256，则所述滑动窗口的长度也是256。

在实际应用中，脑电信号是一种非常微弱的生物电信号，需要经过数百万倍的放大才能从头皮上记录到。在此过程中，各种非脑源信号也可能进入放大器，混入脑电信号中，这些信号即为伪差信号。伪差信号的识别对EEG判断的准确性至关重要，尤其是随着长程EEG监测技术在临床的广泛应用，EEG记录中的伪差不可避免地大量增加，来源更加复杂，识别更加困难，简单的带通滤波已经难以滤除伪差信号。伪差信号的来源主要包括生理性活动、EEG仪器和电极的干扰、环境电磁干扰、患者自身运动等等。基于此，在本申请的一个实施例中，可以从所述异常放电信号中识别出伪差信号，并去除所述伪差信号。在本申请实施例中，可以利用所述伪差检测模型组件检测所述异常放电信号中的伪差信号。所述伪差检测模型组件也可以利用机器学习的方式训练得到。与训练所述异常信号检测模型组件的方式相似，也可以利用多个多导脑电样本信号训练得到所述伪差检测模型组件。在此过程中，同样地，也可以从样本信号中截取出伪差信号，如心电伪差，动作伪差，其他伪差等等。然后，可以将所述伪差信号和一些非伪差信号输入至所述伪差检测模型组件中，对所述伪差检测模型组件进行调参，直至所述伪差检测模型组件达到预设要求。

在本申请的另一个实施例中，可以将所述异常信号检测模型组件和所述伪差检测模型组件结合为一个模型组件，即将伪差信号和所述异常放电信号一起输入至所述异常信号检测模型组件中进行训练。在其他实施例中，在所述异常信号检测模型组件包括耳极导联检测模型子组件和双极导联检测模型子组件的情况下，可以将伪差检测模型组件与所述耳极导联检测模型子组件或者双极导联检测模型子组件结合为同一个模型组件，本申请在此不做限制。

另外，在进行伪差检测的过程中，还可以结合心电信号或者肌电信号进行检测，这是由于心电信号和肌电信号的数量级远高于脑电信号，通过配合脑电信号、心电信号、肌电信号，可以准确地确定出所述脑电信号中的伪差信号。基于此，还可以采集所述人体的心电信号和/或肌电信号，并将所述多导脑电信号、所述心电信号和/或所述肌电信号输入至伪差检测模型组件中，经所述伪差检测模型组件输出所述多导脑电信号中的伪差信号。

在本申请实施例中，在确定出所述多导脑电信号中的异常放电信号之后，可以展示所述多导脑电信号中出现异常放电信号的位置以及所述异常放电信号的信号类型，以便于医生或者患者快速了解到相关病情。

本申请提供的脑部异常放电检测方法，可以利用异常信号检测模型组件检测人体多导脑电信号中的异常放电信号及其类型。其中，所述异常信号检测模型组件利用多个多导脑电样本信号训练得到，且所述多导脑电样本信号中标注有不同信号类型的异常放电信号。本申请实施例可以利用技术化的手段实现提取脑电信号中异常放电信号的自动化，不仅可以提高脑部异常放电的检测效率，还可以提升检测准确率。进一步地，异常放电检测对于识别癫痫等疾病具有重要的参考价值。

对应于上述脑部异常放电检测方法，如图6所示，本申请还提供一种脑部异常放电检测装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时可以实现：

获取人体的多导脑电信号；

将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型，其中，所述异常信号检测模型组件利用多个多导脑电样本信号训练得到，所述多导脑电样本信号中标注有不同信号类型的异常放电信号。

可选的，在本申请的一个实施例中，所述异常信号检测模型组件被设置为按照下述方式利用所述多个多导脑电样本信号训练得到：

从所述多导脑电样本信号中截取出所述异常放电信号；

构建异常信号检测模型组件，所述异常信号检测模型组件中设置有训练参数；

分别将所述异常放电信号输入至所述异常信号检测模型组件中，生成预测结果；

基于所述预测结果与所述异常放电信号的类型之间的差异，对所述训练参数进行迭代调整，直至所述差异满足预设要求。

可选的，在本申请的一个实施例中，所述异常信号检测模型组件包括耳极导联检测模型子组件和双极导联检测模型子组件，所述耳极导联检测模型子组件用于检测出所述多导脑电信号中耳极导联脑电信号的异常放电信号，所述双极导联检测模型子组件用于检测出所述多导脑电信号中双极导联脑电信号的异常放电信号。

可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型时包括：

利用所述耳极导联检测模型子组件和所述双极导联检测模型子组件分别确定所述多导脑电信号中的异常放电信号及信号类型；

获取所述耳极导联检测模型子组件和所述双极导联检测模型子组件同时确定的具有异常放电信号的位置，以及所述位置处的信号类型。

可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤利用所述耳极导联检测模型子组件和所述双极导联检测模型子组件分别确定所述多导脑电信号中的异常放电信号及信号类型时包括：

获取所述多导脑电信号中的耳极导联脑电信号和双极导联脑电信号；

将所述耳极导联脑电信号输入至所述耳极导联检测模型子组件，经所述耳极导联检测模型子组件输出所述耳极导联脑电信号中的第一异常放电信号和所述第一异常放电信号的信号类型；

将所述双极导联脑电信号输入至所述双极导联检测模型子组件，经所述双极导联检测模型子组件输出所述双极导联脑电信号中的第二异常放电信号和所述第二异常放电信号的信号类型。

可选的，在本申请的一个实施例中，所述耳极导联检测模型子组件还用于检测所述耳极导联脑电信号中的伪差信号，所述双极导联检测模型子组件还用于检测所述双极导联脑电信号中的伪差信号。

可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型时包括：

利用具有预设长度的滑动窗口按照预设步长在所述多导脑电信号上滑动，并将每次滑动时滑动窗口内的多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述滑动窗口内的多导脑电信号中的异常放电信号。

可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型之后，还包括：

将所述异常放电信号输入至伪差检测模型组件中，经所述伪差检测模型组件输出所述异常放电信号中的伪差信号；

确定所述伪差信号的位置，并取消所述位置处对异常放电信号的确定。

可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤将所述异常放电信号输入至伪差检测模型组件中，经所述伪差检测模型组件输出所述异常放电信号中的伪差信号时包括：

采集所述人体的肌电信号和/或心电信号；

将所述异常放电信号、所述肌电信号和/或所述心电信号输入至伪差检测模型组件中，经所述伪差检测模型组件输出所述异常放电信号中的伪差信号。

可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型之前，还包括：

对所述多导脑电信号进行下述至少一种的信号预处理：去除基线干扰、去除工频干扰、去除非脑电信号。

可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型之后，还包括：

展示所述多导脑电信号中出现异常放电信号的位置以及所述异常放电信号的信号类型。

可选的，在本申请的一个实施例中，所述异常放电信号包括下述中的至少一种信号：尖波，棘波，尖慢波，棘慢波，多棘慢波，棘节律，异常慢波、蝶骨异常波。

本申请另一方面还提供一种异常放电检测设备，所述设备可以包括：脑电采集装置以及以上任一项实施例所述的异常放电检测装置，其中，所述脑电采集装置用于采集所述人体的所述多导脑电信号。所述异常放电检测设备可以包括智能头盔、智能寝具、智能帽子等多种形式产品，本申请在此不做限制。

如图7所示，本申请另一方面还提供一种异常放电检测设备700，包括：脑电采集装置701、数据发送装置703、数据接收装置705，其中，

所述脑电采集装置701，用于采集人体的所述多导脑电信号；

所述数据发送装置703，用于发送所述多导脑电信号至服务器，所述服务器被设置为利用异常信号检测模型组件获取所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型；

所述数据接收装置705，用于接收所述异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型。

可选的，在本申请的一个实施例中，所述设备700还可以包括：

显示装置707，用于展示所述异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型。

通过本申请的实施例，所述异常放电检测设备700可以将采集到的人体多导脑电信号发送至服务器端进行处理。所述服务端可以包括云服务器、分布式服务器等任何形式的数据处理服务器。服务器端在根据本申请各个实施例通过的异常放电检测方式对所述多导脑电信号进行处理之后，生成人体的异常放电检测结果，并将所述异常放电检测结果返回至用户端。基于此，用户可以足不出户地了解到个人异常放电检测结果，当遇到疑似癫痫等疾病时，可以将获取到的异常放电检测结果发送给医生，方便医生确定诊断结果。

本申请另一方面还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现上述任一实施例所述方法的步骤。

所述计算机可读存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。本实施例所述的计算机可读存储介质有可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如RAM、ROM等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘；利用光学方式存储信息的装置如，CD或DVD。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (28)

1.一种脑部异常放电检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取人体的多导脑电信号；

将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型，其中，所述异常信号检测模型组件利用多个多导脑电样本信号训练得到，所述多导脑电样本信号中标注有不同信号类型的异常放电信号。

2.根据权利要求1所述的脑部异常放电检测方法，其特征在于，所述异常信号检测模型组件被设置为按照下述方式利用所述多个多导脑电样本信号训练得到：

从所述多导脑电样本信号中截取出所述异常放电信号；

构建异常信号检测模型组件，所述异常信号检测模型组件中设置有训练参数；

分别将所述异常放电信号输入至所述异常信号检测模型组件中，生成预测结果；

基于所述预测结果与所述异常放电信号的类型之间的差异，对所述训练参数进行迭代调整，直至所述差异满足预设要求。

3.根据权利要求1所述的脑部异常放电检测方法，其特征在于，所述异常信号检测模型组件包括耳极导联检测模型子组件和双极导联检测模型子组件，所述耳极导联检测模型子组件用于检测出所述多导脑电信号中耳极导联脑电信号的异常放电信号，所述双极导联检测模型子组件用于检测出所述多导脑电信号中双极导联脑电信号的异常放电信号。

4.根据权利要求3所述的脑部异常放电检测方法，其特征在于，所述将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型，包括：

利用所述耳极导联检测模型子组件和所述双极导联检测模型子组件分别确定所述多导脑电信号中的异常放电信号及信号类型；

获取所述耳极导联检测模型子组件和所述双极导联检测模型子组件同时确定的具有异常放电信号的位置，以及所述位置处的信号类型。

5.根据权利要求4所述的脑部异常放电检测方法，其特征在于，所述利用所述耳极导联检测模型子组件和所述双极导联检测模型子组件分别确定所述多导脑电信号中的异常放电信号及信号类型，包括：

获取所述多导脑电信号中的耳极导联脑电信号和双极导联脑电信号；

将所述耳极导联脑电信号输入至所述耳极导联检测模型子组件，经所述耳极导联检测模型子组件输出所述耳极导联脑电信号中的第一异常放电信号和所述第一异常放电信号的信号类型；

将所述双极导联脑电信号输入至所述双极导联检测模型子组件，经所述双极导联检测模型子组件输出所述双极导联脑电信号中的第二异常放电信号和所述第二异常放电信号的信号类型。

6.根据权利要求3所述的脑部异常放电检测方法，其特征在于，所述耳极导联检测模型子组件还用于检测所述耳极导联脑电信号中的伪差信号，所述双极导联检测模型子组件还用于检测所述双极导联脑电信号中的伪差信号。

7.根据权利要求1所述的脑部异常放电检测方法，其特征在于，所述将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型，包括：

利用具有预设长度的滑动窗口按照预设步长在所述多导脑电信号上滑动，并将每次滑动时滑动窗口内的多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述滑动窗口内的多导脑电信号中的异常放电信号。

8.根据权利要求1所述的脑部异常放电检测方法，其特征在于，在所述将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型之后，所述方法还包括：

将所述异常放电信号输入至伪差检测模型组件中，经所述伪差检测模型组件输出所述异常放电信号中的伪差信号；

确定所述伪差信号的位置，并取消所述位置处对异常放电信号的确定。

9.根据权利要求8所述的脑部异常放电检测方法，其特征在于，所述将所述异常放电信号输入至伪差检测模型组件中，经所述伪差检测模型组件输出所述异常放电信号中的伪差信号，包括：

采集所述人体的肌电信号和/或心电信号；

将所述异常放电信号、所述肌电信号和/或所述心电信号输入至伪差检测模型组件中，经所述伪差检测模型组件输出所述异常放电信号中的伪差信号。

10.根据权利要求1所述的脑部异常放电检测方法，其特征在于，在所述将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型之前，所述方法还包括：

对所述多导脑电信号进行下述至少一种的信号预处理：去除基线干扰、去除工频干扰、去除非脑电信号。

11.根据权利要求1所述的脑部异常放电检测方法，其特征在于，在所述将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型之后，所述方法还包括：

展示所述多导脑电信号中出现异常放电信号的位置以及所述异常放电信号的信号类型。

12.根据权利要求1所述的脑部异常放电检测方法，其特征在于，所述异常放电信号包括下述中的至少一种信号：尖波，棘波，尖慢波，棘慢波，多棘慢波，棘节律，异常慢波、蝶骨异常波。

13.一种脑部异常放电检测装置，其特征在于，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：

获取人体的多导脑电信号；

将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型，其中，所述异常信号检测模型组件利用多个多导脑电样本信号训练得到，所述多导脑电样本信号中标注有不同信号类型的异常放电信号。

14.根据权利要求13所述的脑部异常放电检测装置，其特征在于，所述异常信号检测模型组件被设置为按照下述方式利用所述多个多导脑电样本信号训练得到：

从所述多导脑电样本信号中截取出所述异常放电信号；

构建异常信号检测模型组件，所述异常信号检测模型组件中设置有训练参数；

分别将所述异常放电信号输入至所述异常信号检测模型组件中，生成预测结果；

基于所述预测结果与所述异常放电信号的类型之间的差异，对所述训练参数进行迭代调整，直至所述差异满足预设要求。

15.根据权利要求13所述的脑部异常放电检测装置，其特征在于，所述异常信号检测模型组件包括耳极导联检测模型子组件和双极导联检测模型子组件，所述耳极导联检测模型子组件用于检测出所述多导脑电信号中耳极导联脑电信号的异常放电信号，所述双极导联检测模型子组件用于检测出所述多导脑电信号中双极导联脑电信号的异常放电信号。

16.根据权利要求15所述的脑部异常放电检测装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型时包括：

利用所述耳极导联检测模型子组件和所述双极导联检测模型子组件分别确定所述多导脑电信号中的异常放电信号及信号类型；

获取所述耳极导联检测模型子组件和所述双极导联检测模型子组件同时确定的具有异常放电信号的位置，以及所述位置处的信号类型。

17.根据权利要求16所述的脑部异常放电检测装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤利用所述耳极导联检测模型子组件和所述双极导联检测模型子组件分别确定所述多导脑电信号中的异常放电信号及信号类型时包括：

获取所述多导脑电信号中的耳极导联脑电信号和双极导联脑电信号；

将所述耳极导联脑电信号输入至所述耳极导联检测模型子组件，经所述耳极导联检测模型子组件输出所述耳极导联脑电信号中的第一异常放电信号和所述第一异常放电信号的信号类型；

将所述双极导联脑电信号输入至所述双极导联检测模型子组件，经所述双极导联检测模型子组件输出所述双极导联脑电信号中的第二异常放电信号和所述第二异常放电信号的信号类型。

18.根据权利要求15所述的脑部异常放电检测装置，其特征在于，所述耳极导联检测模型子组件还用于检测所述耳极导联脑电信号中的伪差信号，所述双极导联检测模型子组件还用于检测所述双极导联脑电信号中的伪差信号。

19.根据权利要求13所述的脑部异常放电检测装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型时包括：

利用具有预设长度的滑动窗口按照预设步长在所述多导脑电信号上滑动，并将每次滑动时滑动窗口内的多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述滑动窗口内的多导脑电信号中的异常放电信号。

20.根据权利要求13所述的脑部异常放电检测装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型之后，还包括：

将所述异常放电信号输入至伪差检测模型组件中，经所述伪差检测模型组件输出所述异常放电信号中的伪差信号；

确定所述伪差信号的位置，并取消所述位置处对异常放电信号的确定。

21.根据权利要求20所述的脑部异常放电检测装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤将所述异常放电信号输入至伪差检测模型组件中，经所述伪差检测模型组件输出所述异常放电信号中的伪差信号时包括：

采集所述人体的肌电信号和/或心电信号；

将所述异常放电信号、所述肌电信号和/或所述心电信号输入至伪差检测模型组件中，经所述伪差检测模型组件输出所述异常放电信号中的伪差信号。

22.根据权利要求13所述的脑部异常放电检测装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型之前，还包括：

对所述多导脑电信号进行下述至少一种的信号预处理：去除基线干扰、去除工频干扰、去除非脑电信号。

23.根据权利要求13所述的脑部异常放电检测装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤将所述多导脑电信号输入至异常信号检测模型组件中，经所述异常信号检测模型组件输出所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型之后，还包括：

展示所述多导脑电信号中出现异常放电信号的位置以及所述异常放电信号的信号类型。

24.根据权利要求13所述的脑部异常放电检测装置，其特征在于，所述异常放电信号包括下述中的至少一种信号：尖波，棘波，尖慢波，棘慢波，多棘慢波，棘节律，异常慢波、蝶骨异常波。

25.一种脑部异常放电检测设备，其特征在于，包括：脑电采集装置以及权利要求1-12任一项所述的脑部异常放电检测装置，其中，

所述脑电采集装置，采集人体的多导脑电信号。

26.一种脑部异常放电检测设备，其特征在于，包括：脑电采集装置、数据发送装置、数据接收装置，其中，

所述脑电采集装置，用于采集人体的多导脑电信号；

所述数据发送装置，用于发送所述多导脑电信号至服务器，所述服务器被设置为利用异常信号检测模型组件获取所述多导脑电信号中的异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型；

所述数据接收装置，用于接收所述异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型。

27.根据权利要求26所述的脑部异常放电检测设备，其特征在于，所述设备还包括：

显示装置，用于展示所述异常放电信号及所述异常放电信号的信号类型。

28.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行权利要求1-12任意一项所述的脑部异常放电检测方法。

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