脑电质量评估方法、存储介质及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种脑电质量评估方法、存储介质及系统。本发明专利技术的目的是提供一种脑电质量评估方法、存储介质及系统。本发明专利技术的技术方案是：一种脑电信号质量评估方法，其特征在于：获取窗口T期间第i导联采集的脑电滤噪信号X

【技术实现步骤摘要】
脑电质量评估方法、存储介质及系统
本专利技术涉及一种脑电质量评估方法、存储介质及系统。适用于脑电信号采集领域。
技术介绍
脑电信号的质量是脑机接口技术应用的基础。脑电信号是由大脑神经元放电产生的，极为微弱，在采集过程中容易受到各种噪声的干扰，如低频噪声、高频噪声、工频噪声、眼动伪迹、肌电伪迹等。此外，采集电极的松动或氧化情况，也会导致采集的脑电信号异常。记录的脑电信号的质量直接影响到脑机接口应用的性能。特别是实时分析时，由于缺少人工筛选和评估，质量低的脑电信号无法被剔除，严重影响了脑电信号后续分析的准确性。目前，大多数脑机接口的研究，较多关注噪声的去除，所选信号特征和分类器的有效性，在脑电信号质量评估方面的研究较少，用于分析脑电信号的方法的准确性不足以满足当前和未来的要求。因此，研发一种脑电信号质量的实时评估方法具有重要的意义。本专利技术提出的脑电信号质量评估系统，是基于不同频带脑电信号中的组成特征，从生物和统计的角度来评估脑电信号是否可靠的自动化系统。该系统基于脑电信号的特性和噪声水平，在脑电信号每个通道进行自动化质量测量，有助于脑机接口应用程序忽略低质量的信号，提高分析效率。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种脑电质量评估方法、存储介质及系统。本专利技术所采用的技术方案是：一种脑电信号质量评估方法，其特征在于：获取窗口T期间第i导联采集的脑电滤噪信号Xbp、θ波信号Xθ、α波信号Xα和β波信号Xβ；根据窗口T期间滤噪后正常脑电波信号的占比计算脑电滤噪信号Xbp的振幅评分Pamp；根据窗口T期间θ波信号Xθ的振幅计算θ波振幅分数Pθ；根据窗口T期间α波信号Xα的振幅计算α波振幅分数Pα；根据窗口T期间β波信号Xβ的振幅计算β波振幅分数Pβ；计算窗口T期间第i导联所采集信号中有用信号能量占比Puseful；根据下式计算第i导联的脑电波信号质量评分Pi：式中γ为权重值，0≤γ≤1。根据第i导联的脑电波信号质量评分Pi计算所有导联的加权评分Ptotal；其中λi为权重且λi为各导联评分权重，由用户根据对相应导联的感兴趣程度进行设置。所述根据窗口T期间滤噪后正常脑电波信号的占比计算脑电滤噪信号Xbp的振幅评分Pamp，包括：在-1000μV～1000μV范围内按照10μV宽度均分为200等份的小格子；统计窗口T期间介于-100μV～100μV之间被脑电滤噪信号Xbp使用的小格子数与所有被脑电滤噪信号Xbp使用的格子数的百分比Pamp1；统计窗口T期间介于-100μV～100μV内的脑电滤噪信号Xbp采样点数与第i导联总采样点数的百分比Pamp2；统计第i导联窗口T期间脑电滤噪信号Xbp的1阶差分值大于10μV的个数p；根据下式计算振幅评分Pamp：其中sign为符号函数。Pθ为窗口T期间θ波信号Xθ振幅不超过θ波阈值Thrθ的采样点数占第i导联采集的总采样点数的百分比；Pα为窗口T期间α波信号Xα振幅不超过α波阈值Thrα的采样点数占第i导联采集的总采样点数的百分比；Pβ为窗口T期间β波信号Xβ振幅不超过β波阈值Thrβ的采样点数占第i导联采集的总采样点数的百分比。计算窗口T期间第i导联所采集信号中有用信号能量占比Puseful，包括：对窗口T期间的脑电滤噪信号Xbp做傅里叶变换，得到Xbp(f)；计算窗口T期间的信号总能量：其中N为窗口T期间的采样点数；对幅值平方在0.5～30Hz内进行积分求得第i导联所采集信号的信号能量为计算Puseful，γ为0.8。T为1s。Pi或Ptotal得分与信号表现的对应关系如下表：一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现所述脑电质量评估方法的步骤。一种脑电质量评估系统，其特征在于，包括：若干导联，用于采集用户的脑电信号；选频和滤噪模块，包括工频陷波器和4～8Hz、8～13Hz、13～30Hz以及0.5～30Hz带通滤波器，用于将单个导联采集的脑电信号经过工频陷波器，然后通过4～8Hz、8～13Hz、13～30Hz以及0.5～30Hz带通滤波器进行选频及滤噪分别得到Xθ、Xα、Xβ以及Xbp；处理模块，包括存储器和处理器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现所述脑电质量评估方法的步骤。本专利技术的有益效果是：本专利技术可以实时分析脑电信号质量，及时提示脑电设备用户，便于调整设备，提高采集效率；本专利技术可出具脑电数据分析报告，不仅支持实时分析，也支持离线分析，方便不同用户或同一用户不同时间、不同状态的脑电数据进行分析和比较，为用户提供参考。本专利技术适用性广泛，可与多种脑电设备对接。本专利技术可以只对高质量的脑电数据进行分析运算，忽略低质量的信号，提高BCI应用运行效率。本专利技术在不同噪声水平下具有较好的鲁棒性，评估信号质量的准确性较高。附图说明图1为实施例中θ波信号Xθ的波形图。具体实施方式本实施例为一种脑电质量评估方法，包括以下步骤：获取窗口T期间第i导联采集的、经选频及滤噪得到的脑电滤噪信号Xbp、θ波信号Xθ、α波信号Xα和β波信号Xβ。根据窗口T期间滤噪后正常脑电波信号的占比计算脑电滤噪信号Xbp的振幅评分Pamp；考虑脑电信号正常波幅在-100μV～100μV之间，评分主要分析正常脑电信号的占比，计算方式如下：考虑一般脑电信号不会超过正负1000μV，因此在-1000μV～1000μV按照10μV宽度均分为200等份的小格子；第i导联的采样值落入到对应的小格子中，则对应小格子计数加1；这里小于-1000μV则以-1000μV计算，大于1000μV则以1000μV计算；统计指定窗口T期间(考虑实时性，一般T为1s)介于-100μV～100μV之间被使用的小格子数与所有被使用的小格子数的百分比Pamp1；统计指定窗口T期间介于-100μV～100μV内的正常脑电信号的样本数与窗口T期间总样本数的百分比Pamp2；统计窗口T内1阶差分值大于10μV的个数p；该导联基于信号幅度的信号质量评分可表示为：其中sign为符号函数。统计窗口T期间θ波振幅的评分，该评分是根据第i导联的θ波的振幅来计算；检查导联中不超过阈值Thrθ振幅(Thrθ＝30μv)占比，超过Thrθ的采样点数越多，认为信号中的噪声就越多；θ波振幅分数Pθ记作为信号窗口T中不超过Thrθ的采样点数占总采样点数的百分比；如图1所示，本实施例中Pθ＝(T1+T2+T3)*采样率/(T*采样率)；统计窗口T期间α波振幅的评分，该评分是根据第i导联的α波的振幅来计算；检查导联中不超过阈值Thrα振幅(Thrα＝20本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脑电信号质量评估方法，其特征在于：/n获取窗口T期间第i导联采集的脑电滤噪信号X

【技术特征摘要】
1.一种脑电信号质量评估方法，其特征在于：
获取窗口T期间第i导联采集的脑电滤噪信号Xbp、θ波信号Xθ、α波信号Xα和β波信号Xβ；
根据窗口T期间滤噪后正常脑电波信号的占比计算脑电滤噪信号Xbp的振幅评分Pamp；
根据窗口T期间θ波信号Xθ的振幅计算θ波振幅分数Pθ；根据窗口T期间α波信号Xα的振幅计算α波振幅分数Pα；根据窗口T期间β波信号Xβ的振幅计算β波振幅分数Pβ；
计算窗口T期间第i导联所采集信号中有用信号能量占比Puseful；
根据下式计算第i导联的脑电波信号质量评分Pi：



式中γ为权重值，0≤γ≤1。


2.根据权利要求1所述的脑电信号质量评估方法，其特征在于：根据第i导联的脑电波信号质量评分Pi计算所有导联的加权评分Ptotal；



其中λi为权重且λi为各导联评分权重，由用户根据对相应导联的感兴趣程度进行设置。


3.根据权利要求1或2所述的脑电信号质量评估方法，其特征在于：所述根据窗口T期间滤噪后正常脑电波信号的占比计算脑电滤噪信号Xbp的振幅评分Pamp，包括：
在-1000μV～1000μV范围内按照10μV宽度均分为200等份的小格子；
统计窗口T期间介于-100μV～100μV之间被脑电滤噪信号Xbp使用的小格子数与所有被脑电滤噪信号Xbp使用的格子数的百分比Pamp1；
统计窗口T期间介于-100μV～100μV内的脑电滤噪信号Xbp采样点数与第i导联总采样点数的百分比Pamp2；
统计第i导联窗口T期间脑电滤噪信号Xbp的1阶差分值大于10μV的个数p；
根据下式计算振幅评分Pamp：



其中sign为符号函数。


4.根据权利要求1或2所述的脑电信号质量评估方法，其特征在于：
Pθ为窗口T期间θ波信号Xθ振幅不超过θ波阈值Thrθ的采样点数占第i...

【专利技术属性】
技术研发人员：万小姣，朱威灵，孙朋，寿梦婕，
申请(专利权)人：浙江迈联医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33