基于虚拟现实场景脑电信号的抑郁症风险筛查系统和方法技术方案

本发明专利技术提供一种基于虚拟现实场景脑电信号的抑郁症风险筛查系统和方法，在虚拟现实场景刺激下，通过脑电采集系统，对脑电信号进行数据的实时采集、处理、分析，最后通过数据挖掘的方法对抑郁症风险进行筛查。本发明专利技术的系统包括虚拟现实诱发系统、脑电信号采集系统、数据分析系统；虚拟现实诱发系统用于建立不同的虚拟现实场景，脑电信号采集系统用于采集人脑在虚拟现实场景刺激下发生连续变化的脑电信号，输出处理后的脑电信号及提取的实时特征信息；数据分析系统具有由已贴标签的健康人群和抑郁症风险人群所训练出来的分类判别模型，将抑郁症筛查中所要求的特征信息与分类判别模型特征参数进行比较，区分判别健康人群和抑郁症风险人群。

Depression risk screening system and method based on virtual reality scene EEG signal

The invention provides a depression risk screening system and method of virtual scene based on EEG, in the virtual reality scene stimulated by EEG acquisition system, the real-time acquisition, processing and analysis of EEG data, finally through the method of data mining and screening for depression risk. The system of the invention includes a virtual reality system, evoked EEG signal acquisition system and data analysis system; virtual reality system induced for the establishment of virtual reality scene different, for EEG signal acquisition system with continuous changes in the human brain virtual reality scene under the stimulation of EEG signals, real-time characteristic information of EEG signal output after treatment extraction and data analysis; classification system has by labeling health and depression risk population training discriminant model, feature and classification of information required for depression screening in distinguishing feature parameters of the model were compared, discriminate the healthy population and risk of depression.

【技术实现步骤摘要】
基于虚拟现实场景脑电信号的抑郁症风险筛查系统和方法
本专利技术涉及计算机辅助医疗诊断
，特别是涉及一种基于虚拟现实场景脑电信号的抑郁症风险筛查系统和方法。
技术介绍
1.脑电信号采集相关的技术背景信息脑电信号采集自人体头部的表皮，与脑区活动、情感状态有着密切关系。现有的研究表明，脑电信号可以实时反映人类的情感变化。脑电信号的研究可应用于了解脑活动机制、人的认知过程和诊断脑疾患等方面，以及近年来备受关注的脑机接口领域。脑电信号是由脑神经活动产生且始终存在于中枢神经系统的自发性电位活动，是一种重要的生物电信号。静息态脑电信号多用于研究心理疾病患者与健康人群的对比分析，诱发脑电多用于研究患者的认知功能的变化。脑电信号具有如下的特点：它是由脑神经活动产生且始终存在于中枢神经系统的自发性电位；脑电信号非常微弱；抗干扰性能弱、鲁棒性差；它是随机信号，具有非平稳和非高斯非线性的特点；能够反映神经系统的状态和变化。因此，采集脑电信号，通过分析可以监测人的生理和心理状态，从而可以对抑郁症风险患者进行筛查。非介入式脑电采集技术比较复杂，采集到的信号过于微弱，很容易受噪声的干扰，因此只有采集到信噪比足够高的脑电信号，并对信号进行精准的放大，滤波等去噪处理，同时进行正确的信号提取和分析，才能得到准确的病理分析结果，使得脑电更有效的反映人体的生理和心理状态。国际上按脑电信号重复节律不同进行分类，统一为以下四个频段：δ波：1--3Hz，幅度在20μV-200μV主要反应人在深度睡眠的状态或者有严重器质性脑疾病患。θ波：4--7Hz，幅度在100μV－150μV，主要反映人处于睡眠初期、冥想状态、困倦时、感情压抑时。α波：8--13Hz，幅度在20μV－100μV，主要反映人处于清醒、安静并闭眼状态。β波：14--30Hz，幅度在5μV－20μV，主要反映人处于精神紧张、情绪激动或亢奋以及思维活跃、注意力集中时的状态。脑电活性的测量历来需要复杂和昂贵的设备，并且需要受过专业训练的员工操作，脑电信号的采集方式又可分为有创、无创两种。有创采集方式需要进行开颅手术，因而会对大脑带来一定的损伤；无创的采集方式则不需要手术，对人脑没有损害。EEG信号的微弱性、易受干扰特性要求医院采集EEG信号必须在屏蔽的环境下进行。而随着脑电测量在人机交互脑电控制、个性化的医疗保健等领域的广泛应用，便携式脑电采集生物传感器成为必然，因此，便携式脑电生物传感器应达到高效与便携性，易用性，并适合于复杂的环境。2.虚拟现实相关的技术背景信息虚拟现实(VirtualReality,简称VR)，于1989年由美国JarnLanier正式提出，又称为虚拟实在、虚拟实镜、灵境、临镜。它是指综合利用计算机系统和各种显示及控制等接口设备，在计算机上生成的可交互的三维环境中提供沉浸感觉的技术。其中，计算机生成的可交互三维环境称为虚拟环境。虚拟现实的特征三角形，即VR技术的“3I”性，沉浸性(Immersion)、交互性(Interaction)、构想性(Imagination)。a.沉浸性是虚拟现实技术的主要特征。b.交互性是指用户与虚拟场景中各种对象相互作用的能力。c.构想性是指通过用户沉浸在“真实的”虚拟环境中，与虚拟环境进行各种交互作用，从定性和定量综合集成的环境中得到感性和理性认识，产生认识上的飞跃。虚拟现实的应用领域设计工程设计、计算机、医疗、艺术创作、游戏、娱乐等方面。它是一项发展中、具有深远的潜在应用方向的新技术。它由虚拟现实系统结构和特征可知实现虚拟现实的关键技术主要有动态环境建模技术、实时三维图像生成技术、立体显示和传感器技术。虚拟现实技术应用动态环境建模技术获取实际环境的三维数据，根据需要，利用获取的三维数据建立相应的虚拟环境模型。3.数据建模及数据分析相关
技术介绍
信息脑电研究与应用中，最首要的工作就是去除噪声干扰，从而得到干净的脑电信号，这是脑电分析的基础。环境以及其他工频干扰在频域上与脑电无重叠现象，眼电信号则和脑电有频段上的重叠。最早的噪声去除方法是实验控制法，这种方法主要基于实验过程中对被试者行为的要求。但由于被试不可避免的无意识运动反应，必然产生生物伪迹；技术上来说最简单的去噪方法是直接手动剔除数据，这回造成数据样本的连贯性被破坏，信息丢失。当前，已有一些改进算法能够实现噪声干扰的有效消除，比较典型的有回归算法、小波变换、独立主成分分析、神经网络、数字滤波器、自适应滤波器等。但在本专利技术中用的是小波分析及改进的自适应动态AR模型参数进行去噪、滤波，其具有：参数可自动调节、学习并跟踪时变输入信号特征、算法简单实用；在对去噪后的脑电信号进行特征提取时，考虑到大脑具有非平稳性和随机性，具有非线性动力学系统的特点，基于非线性动力学理论对脑电信号进行分析，提取出脑电信号的非线性特征；在特征提取以后，通过关联规则的特征选择算法(CFS)和K最邻近算法(KNN)的结合方法对数据进行特征选择和特征分类。4.抑郁症风险筛查诊断的现有技术及缺点抑郁症的诊断尚处于症状推断阶段，并无客观的理化检查诊断指标。现有的筛查抑郁症风险手段和采集方法存在着较多缺陷，其主要在于：(1)抑郁症筛查方案少、手段单一：用于抑郁症筛查手段多是依据患者体内激素水平和各种生化指标作为筛查参考指标，市面上缺乏抑郁症筛查的普式化手段与相应方案，缺乏生物电信号的指标参数，使得筛查抑郁症的方法具有一定的局限性；(2)脑电信号采集设备不具有普式性：医用脑电信号采集仪，设备复杂，成本高，需要专人负责采集；便携式脑电采集仪，脑电采集电极的个数、位置不确定，脑电采集电极和传输数据的方式，以及成本和应用领域都不同，最主要就是功耗比较大，不能连续使用，A/D转换位数低；(3)传统刺激方案不具有良好的实施性：传统刺激方式多以图片、音乐、2D视频为主，不能很好的引起受试者的注意。系统体验不佳，沉浸性不足，与患者互动性不足，不能很好引导患者使用，易受环境影响，影响筛查效果，造成患者中途退出率高；(4)数据建模与分析缺乏相对可靠性：建模数据少，所含信息量小，使数据模型不具有良好的平衡性和有效性。脑电提取算法不佳，无法获得纯净的生理脑电信号。单一的数据分析方法，使得特征提取和选择的结果缺乏代表性和精确性。这些缺点致使不能针对受试者的特征信息给出合理化的抑郁症风险结果。目前还未见在虚拟现实场景刺激下基于普式化脑电信号的抑郁症筛查系统的相关报道。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于虚拟现实场景脑电信号的抑郁症风险筛查系统和方法，以医学界已有的心理学、生理学的内容为基础，在虚拟现实场景的三维视听刺激下，通过普适化脑电采集系统，对脑电信号进行数据的实时采集、处理、分析，最后通过数据挖掘的方法对抑郁症风险进行筛查。本专利技术的技术方案是：1.一种基于虚拟现实场景脑电信号的抑郁症风险筛查系统，其特征在于，包括虚拟现实诱发系统、脑电信号采集系统、数据分析系统；所述虚拟现实诱发系统用于建立不同的虚拟现实场景，所述脑电信号采集系统用于采集人脑在虚拟现实场景刺激下发生连续变化的脑电信号，输出处理后的脑电信号及提取的实时特征信息；所述数据分析系统具有由已贴标签的健康人群和抑郁症风险人群所训练出来的分类判别模型，用于对虚拟现实场景所激发的被式本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于虚拟现实场景脑电信号的抑郁症风险筛查系统，其特征在于，包括虚拟现实诱发系统、脑电信号采集系统、数据分析系统；所述虚拟现实诱发系统用于建立不同的虚拟现实场景，所述脑电信号采集系统用于采集人脑在虚拟现实场景刺激下发生连续变化的脑电信号，输出处理后的脑电信号及提取的实时特征信息；所述数据分析系统具有由已贴标签的健康人群和抑郁症风险人群所训练出来的分类判别模型，用于对虚拟现实场景所激发的被式者脑电信号的特征信息进行特征分类，并将抑郁症筛查中所要求的特征信息与预先训练好的分类判别模型特征参数进行比较，区分判别健康人群和抑郁症风险人群，为抑郁症风险筛查提供客观依据。

【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟现实场景脑电信号的抑郁症风险筛查系统，其特征在于，包括虚拟现实诱发系统、脑电信号采集系统、数据分析系统；所述虚拟现实诱发系统用于建立不同的虚拟现实场景，所述脑电信号采集系统用于采集人脑在虚拟现实场景刺激下发生连续变化的脑电信号，输出处理后的脑电信号及提取的实时特征信息；所述数据分析系统具有由已贴标签的健康人群和抑郁症风险人群所训练出来的分类判别模型，用于对虚拟现实场景所激发的被式者脑电信号的特征信息进行特征分类，并将抑郁症筛查中所要求的特征信息与预先训练好的分类判别模型特征参数进行比较，区分判别健康人群和抑郁症风险人群，为抑郁症风险筛查提供客观依据。2.根据权利要求1所述的抑郁症风险筛查系统，其特征在于，所述脑电信号采集系统包括脑电信号提取模块、实时脑电信号处理模块；所述脑电信号提取模块用于脑电信号的提取、放大和滤波处理，并将处理后的信号经A/D转换成数字信号送入实时脑电信号处理模块；所述实时脑电信号处理模块用于对A/D转换的数字信号进行预处理，进一步消除干扰和生理伪差带来的噪声。3.根据权利要求1或2所述的抑郁症风险筛查系统，其特征在于，所述虚拟现实诱发系统包括依次连接的初始化模块、虚拟现实场景刺激模块、获取输入信息和逻辑处理模块、渲染帧图模块、同步显示模块；所述初始化模块用于对Unity3D，声音处理，输入设备的初始化；所述虚拟现实场景刺激模块用于响应系统消息，并对视听信息的模型进行渲染；所述获取输入信息和逻辑处理模块用于依据设定的脑电指标判断是否达到消息，在消息处理模式中控制虚拟现实场景刺激，同时对获得的消息进行计数，判断是否切换虚拟现实场景刺激方案；所述渲染帧图模块用于对视听信息情绪诱发刺激中出现的各种模型进行渲染；所述同步显示模块用于将要显示的物体按一定的逻辑绘制在不可见的后备缓冲区上，再将其翻转到可见的前缓冲区上，显示出连续画面的图像。4.根据权利要求3所述的抑郁症风险筛查系统，其特征在于，所述数据分析系统包括采集模块、离线分析模块、脑电信号二次处理模块、数据分析模块、通讯逻辑模块；所述采集模块采集由通讯逻辑模块传输上来的经过预处理的脑电信号以及实时特征信息包；所述离线分析模块对采集模块的脑电信号存储到本地硬盘，可在有需求时送入脑电信号二次处理模块进行时频域的特征分析，具备随时重演分析功能，快速寻找指定数据；采集模块的数据也可以直接送入脑电信号二次处理模块，对实时脑电处理模块的数据进行进一步的处理，消除传输过程中的信号失真；所述数据分析模块，采用小波包分析的方法消除干扰和生理伪差并采用非线性动力学理论对去噪后的脑电信号进行特征提取，最后通过CFS+KNN的算法进行特征选择和分类。5.根据权利要求4所述的抑郁症风险筛查系统，其特征在于，所述数据分析系统还包括管理模块、数据库支持模块、显示模块；所述管理模块用于对筛查进程和受试者信息进行管理，包括受试者信息的创建、查询、修改、删除，以及诊断筛查方案的选择，设置筛查抑郁症方案所...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡斌，蔡涵书，张祥宇，陈云飞，
申请(专利权)人：兰州大学，
类型：发明
国别省市：甘肃,62