一种基于直方图的脑信号图显示方法技术

本发明专利技术公开了一种基于直方图的振幅整合脑电增强显示显示方法，其特征是：通过对一个周期T秒内的所有峰值进行直方图统计，并将其平滑处理后的分布数据换算成灰度值线性映射到振幅整合脑电图的一条数据线上，以灰度表达一个周期内的峰值分布，并以时间轴方向形成振幅整合脑电图。本发明专利技术所达到的有益效果：本方法能够在基于数字信号处理手段的基础上，借由直方图进行灰度的处理，在每一条单线上高效成功的表达出相应周期内的峰值分布，同时成功模拟传统CFM的走纸效果，提高整个图所反映的信息的数据量和准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于直方图的脑信号图显示方法
本专利技术涉及一种基于直方图的振幅脑电信号增强显示技术，属于图像显示处理

技术介绍
对于ICU脑功能监护的仪器，早期的是采用CFM，其所有的功能都是通过模拟电路来实现的，其在进行输出时，采用的是走笔输出，在垂直方向上的最大峰值和最小峰值之间，扫描笔的停留时间是不同的。但是随着现代科技的发展，现通过数字信号处理的手段来对脑功能进行监护，这种方式就不能实现监护数据输出时的灰度值变化，对于脑功能的实时监护不够全面。
技术实现思路
为解决现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于直方图的脑信号图显示方法，能够在采用数字信号处理方式的基础上对于脑功能监护的输出图像实现灰度值的体现。为了实现上述目标，本专利技术采用如下的技术方案：一种基于直方图的脑信号图显示方法，其特征是，包括如下步骤：1)获取脑电信号，并将脑电信号按照时间周期T分成若干段；找出每段脑电信号中的最大峰值和最小峰值，并进行半对数压缩处理，处理公式为其中x代表峰值数据；2)将压缩处理后的范围[0,20]分成n个区间：3)将每一段脑电信号中滤波整流后的信号所有介于最大峰值和最小峰值之间并包括最大峰值和最小峰值之间的采样点进行步骤1)中的半对数压缩处理；4)将步骤3)压缩后所有值在0到20分成的n个区间做直方图统计，得到n个点的直方图；5)将n点的直方图作平滑处理；6)将平滑处理后的直方图从除0外的最小值到最大值线性映射至25到255灰度值，得到n点的灰度；7)在相邻两点取该两点灰度的平均并插入，得到(2n-1)点的灰度；8)用所得(2n-1)点的灰度显示对应的竖线，该竖线最顶端对应的是最大峰值，最底端对应的是最小峰值；9)在时间轴上将每段脑电信号的竖线顺序显示，形成脑电监控图。优选地，所述步骤1)中时间周期T＝15s。进一步地，所述步骤1)中找出最大峰值和最小峰值的具体步骤如下：11)将每一段脑电信号进行非对称带通滤波处理，通过滤波器将每段脑电信号进行快速傅里叶变换，将变换结果的实虚部进行响应增益处理，最后做傅里叶变换得到滤波后的时域信号；12)将步骤11)得到的时域信号取绝对值进行整流处理；13)找出每一段滤波整流后的信号的所有峰值，并确立每一段中最大峰值和最小峰值。具体地，对每一段脑电信号经过步骤12)处理后的信号数据，从头以T2为周期，选取每个周期中的最大值为峰值得到若干峰值后，在所有的峰值中找到最大峰值和最小峰值，作为该段脑电信号中的最大峰值和最小峰值。优选地，所述T2＝0.6s：进一步地，所述步骤2)中n＝41，对应的区间为[0,0.25),[0.25,0.75),[0.75,1.25),L,[18.75,19.25),[19.25,19.75),[19.75,20]。优选地，所述步骤5)中平滑处理采用三点取平均。本专利技术所达到的有益效果：本方法能够在基于数字信号处理手段的基础上，借由直方图进行灰度的处理，形成能够体现灰度值的脑功能监护图，提高整个图所反映的信息的数据量和准确度。附图说明图1是本算法增强得到的示意图，其中放大是为例清楚显示利用灰度来标识信号分布；其中虚线所指的增强显示的一根灰度线是由图2中15秒的原始EEG数据计算而来；图2是原始的EEG信号图，其中放大是为例清楚显示利用灰度来标识信号分布。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。本专利技术所涉及的基于直方图的脑信号图显示方法，下面结合具体地实施例对本专利技术进行介绍，具体包括如下步骤：1)获取脑电信号，并将脑电信号按照时间周期T(本实施例中T＝15s)分成若干段。之后按照如下步骤找出每段脑电信号中的最大峰值和最小峰值，并进行半对数压缩处理，处理公式为其中x代表峰值数据：11)将每一段脑电信号进行非对称带通滤波处理，通过滤波器将每段脑电信号进行快速傅里叶变换，用于功率谱分析，将变换结果的实虚部进行响应增益处理，最后做傅里叶变换得到滤波后的时域信号。12)将步骤11)得到的时域信号取绝对值进行整流处理。13)从头以T2(本实施例中T2＝0.6s)为周期，选取每个周期中的最大值为峰值得到若干峰值后，在所有的峰值中找到最大峰值和最小峰值，作为该段脑电信号中的最大峰值和最小峰值。2)将压缩处理后的范围[0,20]分成41个区间：对应的区间为[0,0.25),[0.25,0.75),[0.75,1.25),L,[18.75,19.25),[19.25,19.75),[19.75,20]。3)将每一段脑电信号中滤波整流后的信号所有介于最大峰值和最小峰值之间并包括最大峰值和最小峰值之间的采样点进行步骤1)中的半对数压缩处理；4)将步骤3)压缩后所有值在0到20分成的41个区间做直方图统计，得到41个点的直方图；5)将41点的直方图采用三点取平均方式作平滑处理；6)将平滑处理后的直方图从除0外的最小值到最大值线性映射至25到255灰度值，得到41点的灰度；7)在相邻两点取该两点灰度的平均并插入，得到81点的灰度；8)用所得81点的灰度显示对应的竖线，该竖线最顶端对应的是最大峰值，最底端对应的是最小峰值；9)在时间轴上将每段脑电信号的竖线顺序显示，形成脑电监控图。以上所述仅是本专利技术的优选实施方式，应当指出，对于本
的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于直方图的脑信号图显示方法，其特征是，包括如下步骤：1)获取脑电信号，并将脑电信号按照时间周期T分成若干段；找出每段脑电信号中的最大峰值和最小峰值，并进行半对数压缩处理，处理公式为

【技术特征摘要】
1.一种基于直方图的脑信号图显示方法，其特征是，包括如下步骤：1)获取脑电信号，并将脑电信号按照时间周期T分成若干段；找出每段脑电信号中的最大峰值和最小峰值，并进行半对数压缩处理，处理公式为其中x代表峰值数据；2)将y的取值范围分成n个区间，n的选值依据经验值选取：3)将每一段滤波整流后的脑电信号中所有介于最大峰值和最小峰值之间并包括最大峰值和最小峰值的采样点进行步骤1)中的半对数压缩处理；4)将步骤3)压缩后的所有值在步骤2)中的n个区间做直方图统计分析，得到n个点的直方图；5)将所得的n点直方图作平滑处理；6)将平滑处理后的直方图从除0外的最小值到最大值线性映射至25到255灰度值，得到n个点的灰度值；7)在相邻两点取该两点灰度的平均值并插入一点，得到(2n-1)点的灰度值；8)用所得(2n-1)点的灰度值显示对应的本周期竖线中的每一点；9)在时间轴上将每个脑电周期信号所对应的经过灰度处理的竖线顺序显示，形成振幅整合脑电图。2.根据权利要求1所述的一种基于直方图的脑信号图显示方法，其特征是，所述步骤1)中时间周期T＝15s。3.根据权利要求1所述的一种基于直方图的脑信号图显示方法，其特征是，所述步骤1)中找出最大峰值和最小峰值的具体步骤如下：11)将每一...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄河，施雯，高飞，
申请(专利权)人：南京伟思医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32