脑电波信号的处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种脑电波信号的处理方法和装置，该方法包括：获取处于睡眠状态或睡眠准备状态的脑电波信号；计算所述脑电波信号中每帧信号的标准差；在所述脑电波信号中的所有帧信号中，确定标准差大于预设标准差阈值的目标帧信号；计算所述目标帧信号中每秒信号的数据抖动值；依据所述数据抖动值确定所述目标帧信号中的目标信号段；输出所述目标信号段。本发明专利技术通过对处于睡眠状态或睡眠准备状态的脑电波信号直接进行分析，避免了对微觉醒事件的误判；并通过计算信号的标准差和数据抖动值来确定在脑电波信号中发生微觉醒事件的目标信号段，而不仅仅依赖于频率，从而提高了对微觉醒事件的判断准确性和稳定性。

Method and device for processing brain wave signals

The embodiment of the invention provides a method and apparatus for processing EEG signals, the method includes: acquiring a sleep EEG signal for sleep state or state; calculation of each frame signal of the EEG signal in standard deviation; all frame signal in the EEG signal in the determination of standard deviation the frame is greater than the target signal for a predetermined standard deviation threshold; calculating data jitter signal of the target signal frames per second in value; according to the data jitter value determines whether the target signal target frame signal; the output of the target signal segment. The present invention based on EEG signal in sleep state or sleep state for direct analysis, to avoid the microarousal event of miscarriage of justice; and through the calculation of the standard deviation of the signal and data jitter values to determine the target signal segment microarousal events in the brain wave signal, which depends not only on the frequency, so as to improve the to determine the accuracy and stability of the microarousal event.

【技术实现步骤摘要】
脑电波信号的处理方法和装置
本专利技术涉及脑电波信号处理
，特别是涉及一种脑电波信号的处理方法和装置。
技术介绍
人体大约1/3的时间处于睡眠状态，好的睡眠不仅可以提高工作效率，还可以提高生活质量。微觉醒是睡眠过程中的短暂清醒，在多导睡眠图中表现为脑电波频率的短时变化。对于睡眠障碍患者来说，微觉醒具有双重作用。一方面，觉醒是对外界刺激的反应，能够及时调整机体运行机制，特别是呼吸性微觉醒，具有挽救生命的意义；另一方面，微觉醒会将整个睡眠过程划分成了零碎的片段，不仅打乱了睡眠结构还使得睡眠质量下降。因此，微觉醒在睡眠质量评估以及睡眠类疾病的诊断中成为一项研究热点。那么为了判读睡眠状态中的微觉醒事件，目前主流的方式是通过监测生理信号，并对其进行频域、时域等分析，从而判出生理信号中哪部分信号段发生了微觉醒，即，构成微觉醒事件。现有技术中主要包括如下三种判读微觉醒事件的方案：方式一、基于脑电波信号：首先通过对脑电波信号进行频率分析，并根据频谱图将其划分为清醒期和睡眠期，然后再对睡眠期的脑电波信号从频率和功率两方面分析，从而判出脑电波信号中哪部分信号段发生了微觉醒事件。但是，方式一的这种方案在判读微觉醒事件之前，需要首先对脑电波信号进行睡眠状态的判断，即，判断其是处于清醒期还是睡眠期，而如果一旦判断错误(即判断为清醒期)，则将直接导致微觉醒事件的判读错误，误判率高、准确率低。而且，这种方案采用的是基于频率的判读方式，而由于脑电波信号中各特征波形之间存在频率成分的交叉，因此，这将会给微觉醒事件的误判，稳定性差。方式二、基于脉搏波信号：利用脉搏波信号判断微觉醒事件时，主要是基于脉搏波的脉率。在判读时，先计算脉率差值与基准脉率的比值，再根据该比值的大小来判断睡眠是否处于微觉醒状态。方式三、基于呼吸波：通过呼吸波的大小来判断微觉醒事件的存在，并可以辅以如心率、哈欠等参数来辅助提高判断的准确率。但是，方式二和方式三所提供的方案是基于脉搏波信号和呼吸波的，而脉搏波信号和呼吸波信号较低的频率容易淹没短时的微觉醒事件所对应的信号，而且波形较长的周期也不利于微觉醒事件所对应的信号起始时间和终止时间的判定，判读准确性低。由此可见，现有技术普遍存在着对处于微觉醒状态的信号的判断准确性低、稳定性差的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题是提供一种脑电波信号的处理方法和装置，以解决现有技术对处于微觉醒状态的信号的判断准确性低、稳定性差的问题。为了解决上述问题，根据本专利技术的一个方面，本专利技术公开了一种脑电波信号的处理方法，包括：获取处于睡眠状态或睡眠准备状态的脑电波信号；计算所述脑电波信号中每帧信号的标准差；在所述脑电波信号中的所有帧信号中，确定标准差大于预设标准差阈值的目标帧信号；计算所述目标帧信号中每秒信号的数据抖动值；依据所述数据抖动值确定所述目标帧信号中的目标信号段；输出所述目标信号段。可选地，所述计算获取的脑电波信号中每帧信号的标准差的步骤之前，该方法还包括：对获取的脑电波信号进行预处理操作；其中，所述预处理操作包括：去直流处理、中值滤波处理、带通滤波处理、归一化处理。优选地，所述预设标准差阈值为所述脑电波信号中所有帧信号的标准差的平均值的第一预定倍数。可选地，所述计算所述目标帧信号中每秒信号的数据抖动值的步骤，包括：计算所述目标帧信号中每秒信号的各采样点的各个抖动值；计算每秒信号的各个采样点的所述各个抖动值的最大值，得到所述每秒信号的数据抖动值。可选地，所述依据所述数据抖动值确定所述目标帧信号中的目标信号段的步骤，包括：将所述目标帧信号中每秒信号的数据抖动值分别与预设抖动阈值进行比较，在所述目标帧信号中，确定数据抖动值大于所述预设抖动阈值的多个秒信号；在所述多个秒信号中，确定时间连续的多组秒信号；在所述多组秒信号中，确定持续时间在预设时间段范围内的目标组秒信号以得到目标信号段。优选地，所述预设抖动阈值为所述目标帧信号中所有秒信号的各采样点的各个抖动值的平均值的第二预定倍数。可选地，若所述目标信号段的数量为多个，则所述输出所述目标信号段的步骤之前，该方法还包括：计算时间相邻的两个目标信号段之间的时间间隔；判断所述时间间隔是否小于或等于预设时间间隔阈值；若是，则按照时间顺序将所述时间相邻的两个目标信号段依次连接；计算连接后的目标信号段的持续时间；判断连接后的目标信号段的持续时间是否在所述预设时间段范围内。可选地，所述输出所述目标信号段的步骤，包括：若连接后的目标信号段的持续时间在所述预设时间段范围内，则输出所述连接后的目标信号段。根据本专利技术的另一方面，本专利技术还公开了一种脑电波信号的处理装置，包括：获取模块，用于获取处于睡眠状态或睡眠准备状态的脑电波信号；计算标准差模块，用于计算所述脑电波信号中每帧信号的标准差；确定目标帧信号模块，用于在所述脑电波信号中的所有帧信号中，确定标准差大于预设标准差阈值的目标帧信号；计算抖动值模块，用于计算所述目标帧信号中每秒信号的数据抖动值；确定目标信号段模块，用于依据所述数据抖动值确定所述目标帧信号中的目标信号段；输出模块，用于输出所述目标信号段。可选地，所述计算抖动值模块包括：第一计算子模块，用于计算所述目标帧信号中每秒信号的各采样点的各个抖动值；第二计算子模块，用于计算每秒信号的各个采样点的所述各个抖动值的最大值，得到所述每秒信号的数据抖动值。可选地，所述确定目标信号段模块包括：比较子模块，用于将所述目标帧信号中每秒信号的数据抖动值分别与预设抖动阈值进行比较，在所述目标帧信号中，确定数据抖动值大于所述预设抖动阈值的多个秒信号；第一确定子模块，用于在所述多个秒信号中，确定时间连续的多组秒信号；第二确定子模块，用于在所述多组秒信号中，确定持续时间在预设时间段范围内的目标组秒信号以得到目标信号段。可选地，若所述目标信号段的数量为多个，则所述装置还包括：计算时间间隔模块，用于计算时间相邻的两个目标信号段之间的时间间隔；第一判断模块，用于判断所述时间间隔是否小于或等于预设时间间隔阈值；连接模块，用于若所述判断模块判断所述时间间隔小于或等于预设时间间隔阈值，则按照时间顺序将所述时间相邻的两个目标信号段依次连接；计算持续时间模块，用于计算连接后的目标信号段的持续时间；第二判断模块，用于判断连接后的目标信号段的持续时间是否在所述预设时间段范围内。可选地，所述输出模块包括：输出子模块，用于若连接后的目标信号段的持续时间在所述预设时间段范围内，则输出所述连接后的目标信号段。与现有技术相比，本专利技术实施例包括以下优点：本专利技术实施例通过对处于睡眠状态或睡眠准备状态的脑电波信号直接进行分析，避免了对微觉醒事件的误判；并通过计算信号的标准差和数据抖动值来确定在脑电波信号中发生微觉醒事件的目标信号段，而不仅仅依赖于频率，从而提高了对微觉醒事件的判断准确性和稳定性。附图说明图1是本专利技术一个实施例的脑电波信号的处理方法的步骤流程图；图2是本专利技术另一个实施例的脑电波信号的处理方法的步骤流程图；图3A是本专利技术图2所示实施例输入的脑电波信号的波形示意图；图3B是本专利技术图2所示实施例经过预处理操作后的脑电波信号的波形示意图；图3C是本专利技术经过图2和图4所示实施例的处理方法处理后输出的信号段的波形示意图；图4是本专利技术的又本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种脑电波信号的处理方法，其特征在于，包括：获取处于睡眠状态或睡眠准备状态的脑电波信号；计算所述脑电波信号中每帧信号的标准差；在所述脑电波信号中的所有帧信号中，确定标准差大于预设标准差阈值的目标帧信号；计算所述目标帧信号中每秒信号的数据抖动值；依据所述数据抖动值确定所述目标帧信号中的目标信号段；输出所述目标信号段。

【技术特征摘要】
1.一种脑电波信号的处理方法，其特征在于，包括：获取处于睡眠状态或睡眠准备状态的脑电波信号；计算所述脑电波信号中每帧信号的标准差；在所述脑电波信号中的所有帧信号中，确定标准差大于预设标准差阈值的目标帧信号；计算所述目标帧信号中每秒信号的数据抖动值；依据所述数据抖动值确定所述目标帧信号中的目标信号段；输出所述目标信号段。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算获取的脑电波信号中每帧信号的标准差的步骤之前，所述方法还包括：对获取的脑电波信号进行预处理操作；其中，所述预处理操作包括：去直流处理、中值滤波处理、带通滤波处理、归一化处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设标准差阈值为所述脑电波信号中所有帧信号的标准差的平均值的第一预定倍数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标帧信号中每秒信号的数据抖动值的步骤，包括：计算所述目标帧信号中每秒信号的各采样点的各个抖动值；计算每秒信号的各个采样点的所述各个抖动值的最大值，得到所述每秒信号的数据抖动值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述数据抖动值确定所述目标帧信号中的目标信号段的步骤，包括：将所述目标帧信号中每秒信号的数据抖动值分别与预设抖动阈值进行比较，在所述目标帧信号中，确定数据抖动值大于所述预设抖动阈值的多个秒信号；在所述多个秒信号中，确定时间连续的多组秒信号；在所述多组秒信号中，确定持续时间在预设时间段范围内的目标组秒信号以得到目标信号段。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设抖动阈值为所述目标帧信号中所有秒信号的各采样点的各个抖动值的平均值的第二预定倍数。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述目标信号段的数量为多个，则所述输出所述目标信号段的步骤之前，所述方法还包括：计算时间相邻的两个目标信号段之间的时间间隔；判断所述时间间隔是否小于或等于预设时间间隔阈值；若是，则按照时间顺序将所述时间相邻的两个目标信号段依次连接；计算连接后的目标信号段的持续时间；判断连接后的目标信号段的持续时间是否在所述预设时间段范围内。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述输出所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杰，庄志，
申请(专利权)人：北京怡和嘉业医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11