一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法及其装置，将获取的脑电数据进行预处理后分解成4个标准子频带，然后对每个标准子频带的脑电信号进行时间窗分割，通过GPDC计算出有向的脑功能网络矩阵，再根据时间序列对有向脑功能网络矩阵进行动态规划，从而获得在一段时间尺度上的动态网络，对得到的动态网络可以计算其信息交流的性能参数，性能参数包括全局效率和局部效率，对不同情绪下参数进行统计学分析。

A construction method and device of multi emotion recognition based on directed dynamic brain function network

【技术实现步骤摘要】
一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法及其装置
本专利技术涉及脑电数据处理
，特别是一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法及其装置。
技术介绍
目前，随着脑电处理方法的发展，人们开始关注基于脑电的情绪识别，并尝试对情绪相关的神经活动进行解码，其本质为对脑电数据的处理，能够应用在疲劳驾驶检测、情绪状态检测等领域。现有方法主要采用构建静态网络对大脑活动进行描述，这种方法把处于不同时间窗口下的网络看作是独立组成部分。然而大脑的区域交互是随时间变化的，特别是大脑区域间的相互作用是高度动态和非平稳的，因此静态网络无法在时间尺度上反映整个大脑活动。此外，无向脑功能矩阵仅能反应通道间的相互关系，却无法获得通道间的信息流向，亦会造成构建脑网络时信息缺失。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法及其装置，能够同时从信息流向和时间尺度上反映大脑活动，为挖掘不同情绪下人脑功能连接的更精确刻画提供数据基础。本专利技术解决其问题所采用的技术方案是：第一方面，本专利技术提供了一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法，包括以下步骤：客户端获取脑电数据，对所述脑电数据进行预处理，并通过小波包变换分解为4个标准子频带；所述客户端读取所述标准子频带的脑电信号，根据预先设定的时间窗口和步长对所述脑电信号进行分割，并通过GPDC计算出有向静态网络；所述客户端计算有向的脑功能网络矩阵，根据设定的稀疏度，筛选出重要连接，将其二值化后可获得重要连接的脑功能矩阵，将这些连接矩阵按照时间序列动态规划，得出有向动态脑网络；所述客户端计算有向动态脑网络中信息传递的全局效率、局部效率，按照情绪的不同将这些参数分为三类，计算它们之间的统计学差异。进一步，所述预处理包括独立分量分析、移除脑电信号基线。进一步，所述GPDC计算出有向的脑功能网络矩阵具体包括以下步骤：所述客户端获取分割后的脑电信号，计算出所述脑电信号两两通道相互的因果关系；所述客户端计依据节点间的因果关系，计算出GPDC值。进一步，所述有向动态脑网络由以下具体步骤得出：所述客户端读取预设时长，读取与所述预设时长所对应的脑电信号；所述客户端通过稀疏方法获取二值化的有向脑功能网络；所述客户端根据所述二值化的有向脑功能网络的阈值，计算出有向动态脑功能网络。第二方面，本专利技术提供了一种用于执行有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法的装置，包括CPU单元，所述CPU单元用于执行以下步骤：客户端获取脑电数据，对所述脑电数据进行预处理，并通过小波包变换分解为4个标准子频带；所述客户端读取所述标准子频带的脑电信号，根据预先设定的时间窗口和步长对所述脑电信号进行分割，并通过GPDC计算出有向静态网络；所述客户端计算有向的脑功能网络矩阵，根据设定的稀疏度，筛选出重要连接，将其二值化后可获得重要连接的脑功能矩阵，将这些连接矩阵按照时间序列动态规划，得出有向动态脑网络；所述客户端计算有向动态脑网络中信息传递的全局效率、局部效率，按照情绪的不同将这些参数分为三类，计算它们之间的统计学差异。进一步，所述CPU单元还用于执行以下步骤：所述客户端获取分割后的脑电信号，计算出所述脑电信号两两通道相互的因果关系；所述客户端计依据节点间的因果关系，计算出GPDC值。进一步，所述CPU单元还用于执行以下步骤：所述客户端读取预设时长，读取与所述预设时长所对应的脑电信号；所述客户端通过稀疏方法获取二值化的有向脑功能网络；所述客户端根据所述二值化的有向脑功能网络的阈值，计算出有向动态脑功能网络。第三方面，本专利技术提供了一种用于执行有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法的设备，包括至少一个控制处理器和用于与至少一个控制处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个控制处理器执行的指令，指令被至少一个控制处理器执行，以使至少一个控制处理器能够执行如上所述的有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法。第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于使计算机执行如上所述的有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法。第五方面，本专利技术还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使计算机执行如上所述的有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法。本专利技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下有益效果：本专利技术将获取的脑电数据进行预处理后分解成4个标准子频带，再对从每个标准子频带读取脑电信号后进行分割，通过GPDC计算出有向静态网络，再根据时间序列对有向静态网络进行动态规划，在时间尺度上得出动态网络，以实现不同情绪下对脑功能网络的动态、细微观测。附图说明下面结合附图和实例对本专利技术作进一步说明。图1是本专利技术第一实施例提供的一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法的流程图；图2是本专利技术第一实施例提供的一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法的GPDC计算出有向的脑功能网络矩阵的流程图；图3是本专利技术第一实施例提供的一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法的动态脑网络构建的流程图；图4是本专利技术第二实施例提供的一种用于执行有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法的装置示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。需要说明的是，如果不冲突，本专利技术实施例中的各个特征可以相互结合，均在本专利技术的保护范围之内。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。参考图1，本专利技术的第一实施例提供了一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法，包括以下步骤：步骤S100，客户端获取脑电数据，对所述脑电数据进行预处理，并通过小波包变换分解为4个标准子频带；步骤S200，所述客户端读取所述标准子频带的脑电信号，根据预先设定的时间窗口和步长对所述脑电信号进行分割，并通过GPDC计算出有向静态网络；步骤S300，所述客户端计算有向的脑功能网络矩阵，根据设定的稀疏度，筛选出重要连接，将其二值化后可获得重要连接的脑功能矩阵，将这些连接矩阵按照时间序列动态规划，得出有向动态脑网络；步骤S400，所述客户端计算有向动态脑网络中信息传递的全局效率、局部效率，按照情绪的不同将这些参数分为三类，计算它们之间的统计学差异。其中，需要说明的是，脑电数据可以通过任意现有技术的方式采集，本实施例优选采集方式为采用ESI本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法，其特征在于，包括以下步骤：/n客户端获取脑电数据，对所述脑电数据进行预处理，并通过小波包变换分解为4个标准子频带；/n所述客户端读取所述标准子频带的脑电信号，根据预先设定的时间窗口和步长对所述脑电信号进行分割，并通过GPDC计算出有向静态网络；/n所述客户端计算有向的脑功能网络矩阵，根据设定的稀疏度，筛选出重要连接，将其二值化后可获得重要连接的脑功能矩阵，将这些连接矩阵按照时间序列动态规划，得出有向动态脑网络；/n所述客户端计算有向动态脑网络中信息传递的全局效率、局部效率，按照情绪的不同将这些参数分为三类，计算它们之间的统计学差异。/n

【技术特征摘要】
1.一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
客户端获取脑电数据，对所述脑电数据进行预处理，并通过小波包变换分解为4个标准子频带；
所述客户端读取所述标准子频带的脑电信号，根据预先设定的时间窗口和步长对所述脑电信号进行分割，并通过GPDC计算出有向静态网络；
所述客户端计算有向的脑功能网络矩阵，根据设定的稀疏度，筛选出重要连接，将其二值化后可获得重要连接的脑功能矩阵，将这些连接矩阵按照时间序列动态规划，得出有向动态脑网络；
所述客户端计算有向动态脑网络中信息传递的全局效率、局部效率，按照情绪的不同将这些参数分为三类，计算它们之间的统计学差异。


2.根据权利要求1所述的一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法，其特征在于：所述预处理包括独立分量分析、移除脑电信号基线。


3.根据权利要求1所述的一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法，其特征在于，所述GPDC计算出有向的脑功能网络矩阵具体包括以下步骤：
所述客户端获取分割后的脑电信号，计算出所述脑电信号两两通道相互的因果关系；
所述客户端计依据节点间的因果关系，计算出GPDC值。


4.根据权利要求1所述的一种有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方法，其特征在于，所述有向动态脑网络由以下具体步骤得出：所述客户端读取预设时长，读取与所述预设时长所对应的脑电信号；所述客户端通过稀疏方法获取二值化的有向脑功能网络；
所述客户端根据所述二值化的有向脑功能网络的阈值，计算出有向动态脑功能网络。


5.一种用于执行有向动态脑功能网络多类情绪识别构建方...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洪涛，刘旭程，唐聪，裴子安，许林峰，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：广东;44