【技术实现步骤摘要】
一种自动识别和提取睡眠脑电中K复合波的方法
本专利技术涉及脑电信号
,特别涉及一种自动识别和提取睡眠脑电中K复合波的方法。
技术介绍
充足的睡眠是国际社会公认的三项健康标准,但是随着科学技术的进步,生活节奏的加快和来自各方面压力的不断增大,人类越来越多的遭受着各种睡眠相关疾病的折磨,比如:失眠、嗜睡等。睡眠质量的下降不仅影响到人的生理健康还会危害人的心理健康,因为睡眠质量的下降,往往还伴随着一些心理疾病的发生,比如:焦虑症、抑郁,慢性疼痛,害怕失眠等症状。除了精神疾病,其他疾病与睡眠的关系也得到了广泛的研究,通过睡眠脑电图的检测,可以为癫痫、脑血栓、脑缺氧、中枢神经系统疾病以及智能障碍提供诊断和治疗等方面的信息。因此对睡眠的观察和监护具有重要的意义。 睡眠效果的判定不仅要看睡眠时间的长短,更重要的是由睡眠深度来决定的。因此睡眠分期对研究睡眠有着重要意义。目前国际上将睡眠分为两种状态:非快速眼动期和快速眼动期,非快速眼动期又分为一、二、三和四期,其睡眠深度依次加深。睡眠进入非快速眼动二期的最重要的标志特征就是脑电图中出现K复合波。K复合波是大幅值的双相慢波,即形态学上要求先有一个正向波,紧接着一个负向波,平均持续时间为0.5-1.5s,峰峰值在10v到400v之间。K复合波的识别不仅为睡眠分期提供了重要的判别特征,对探索睡眠的生理机制、睡眠障碍、认知活动等有着重要意义,在临床睡眠障碍疾病检测和治疗中有很好的应用前景。 传统检测K复合波的方法主要依靠人工,不仅费时费力而且主观性强;随着对K复合波的研究,逐渐出现了很多自动识 ...
【技术保护点】
一种自动识别和提取睡眠脑电中K复合波的方法,其特征在于,具体实现步骤如下:步骤一、读取睡眠脑电信号x(t),对x(t)分段,段长为30s,对每一段的数据利用db5小波进行八层的小波分解,依据K复合波的主要分布范围,选择第7、8层的低频系数进行重构,得到预处理后脑电信号y(t);步骤二、对预处理后脑电信号y(t)的最大值max(y(t))和最小值min(y(t))进行对比,若最大值和最小值的差的绝对值大于100μv时,则对预处理后脑电信号y(t)进行Teager能量算子(TEO)的计算并取其绝对值,得到Teager能量算子(TEO)的绝对值序列z(n),若不满足上述条件,则不处理,进行下一段信号的处理;步骤三、对Teager能量算子(TEO)的绝对值序列z(n)进行平滑处理,方法为加矩形窗求平均值,窗长为125,步长为1,得到新的序列o(n);步骤四、将平滑后的序列o(n)进行粗粒化转化为0/1序列p(n);步骤五、检测0/1序列p(n)中连续1的持续时间,若持续时间大于0.5s,则记录其起始和终止的位置,以此为据,去查找重构信号相对应的位置,然后对该位置的重构信号进行形态学检测,满足形 ...
【技术特征摘要】
1.一种自动识别和提取睡眠脑电中K复合波的方法,其特征在于,具体实现步骤如下: 步骤一、读取睡眠脑电信号X (t),对X (t)分段,段长为30s,对每一段的数据利用db5小波进行八层的小波分解,依据K复合波的主要分布范围,选择第7、8层的低频系数进行重构,得到预处理后脑电信号y(t); 步骤二、对预处理后脑电信号y(t)的最大值max(y(t))和最小值min (y (t))进行对比,若最大值和最小值的差的绝对值大于100μν时,则对预处理后脑电信号y(t)进行Teager能量算子(TEO)的计算并取其绝对值,得到Teager能量算子(TEO)的绝对值序列z (η),若不满足上述条件,则不处理,进行下一段信号的处理; 步骤三、对Teager能量算子(TEO)的绝对值序列ζ (η)进行平滑处理,方法为加矩形窗求平均值,窗长为125,步长为1,得到新的序列ο(η); 步骤四、将平滑后的序列ο(η)进行粗粒化转化为0/1序列ρ(η); 步骤五、检测0/1序列P (η)中连续I的持续时间,若持续时间大于0.5s,则记录其起始和终止的位置,以此为据,去查找重构信号相对应的位置,然后对该位置的重构信号进行形态学检测,满足形态学检测条件则该位置的信号为K复合波,并记录下起点和终点位置以及波峰波谷的值和其位置。2.根据权利要求1所述的一种自动识别和提取睡眠脑电中K复合波的方法,其特征在于,所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐进,魏妍,吴舒婷,
申请(专利权)人:西安交通大学,
类型:发明
国别省市:陕西;61
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