一种基于持续同调的脑电信号持续特征提取方法技术

本发明专利技术公开一种基于持续同调的脑电信号持续特征提取方法，包括以下步骤：S1、获取大脑成像数据并进行预处理，得到EEG时间序列信号，确定大脑的网络节点；S2、将网络节点映射到有限度量空间构造邻接矩阵，度量空间采用皮尔逊相关性度量，将各网络节点间皮尔逊相关系数的倒数作为网络节点间连接的权重；本发明专利技术基于持续同调性的全尺度脑网络分析模型，并对模型中的每一数据处理步骤涉及到的算法和参数做了分析，将模型应用于精神分裂症WM持续拓扑特征分析中，在获取持续拓扑特征的基础上，本发明专利技术提出的模型具有稳定性和对抗噪性，可以为精神类疾病医学影像分析提供稳定生物参考指标。

【技术实现步骤摘要】
一种基于持续同调的脑电信号持续特征提取方法
本专利技术属于脑电
，尤其涉及一种基于持续同调的脑电信号持续特征提取方法。
技术介绍
宇航员面临着我们大多数人永远都不会经历的精神和心理挑战，自从美国女宇航员莉萨·诺瓦克事件后，NASA一直致力于减少太空飞行期间任何精神健康问题的风险问题的研究。因为在载人航天面临的重大挑战中，航天员需面临的心理学和精神病学的挑战是最大的制约因素。为此，本专利技术将从宇航员的视角，运用拓扑数据分析中的持续同调理论，以精神分裂症数据为例，分析其复杂脑网络的持续性特征，以便能够为提前预防和检测宇航员精神疾病提供有效的脑网络指标。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于持续同调的脑电信号持续特征提取方法，旨在解决上述存在的问题。本专利技术是这样实现的，一种基于持续同调的脑电信号持续特征提取方法，包括以下步骤：S1、获取大脑成像数据并进行预处理，得到EEG时间序列信号，确定大脑的网络节点；S2、将网络节点映射到有限度量空间构造邻接矩阵，度量空间采用皮尔逊相关性度量，将各网络节点间皮尔逊相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于持续同调的脑电信号持续特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取大脑成像数据并进行预处理，得到EEG时间序列信号，确定大脑的网络节点；/nS2、将网络节点映射到有限度量空间构造邻接矩阵，度量空间采用皮尔逊相关性度量，将各网络节点间皮尔逊相关系数的倒数作为网络节点间连接的权重；/nS3、通过邻接矩阵构造边权矩阵，选择过滤阈值和过滤算法对边权矩阵进行过滤，构造脑网络复形；/nS4、可视化表示过滤过程中脑网络的拓扑特征变化，并获取持续拓扑特征；/nS5、分析持续拓扑特征的稳定性，并输出脑网络的持续拓扑特征。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于持续同调的脑电信号持续特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取大脑成像数据并进行预处理，得到EEG时间序列信号，确定大脑的网络节点；
S2、将网络节点映射到有限度量空间构造邻接矩阵，度量空间采用皮尔逊相关性度量，将各网络节点间皮尔逊相关系数的倒数作为网络节点间连接的权重；
S3、通过邻接矩阵构造边权矩阵，选择过滤阈值和过滤算法对边权矩阵进行过滤，构造脑网络复形；
S4、可视化表示过滤过程中脑网络的拓扑特征变化，并获取持续拓扑特征；
S5、分析持续拓扑特征的稳定性，并输出脑网络的持续拓扑特征。


2.根据权利要求1所述的提取方法，其特征在于：在步骤S4中，通过条形码或者持续性图可视化表示过滤过程中脑网络的拓扑特征变化。


3.根据权利要求2所述的提取方法，其特征在于：在过滤过程中，计算p维贝蒂数间隔[εbirth，εdeath]；其中，εbirth为单纯复形中p维孔开始的时间，εdeath为单纯复形中p维孔消失的时间。


4.根据权利要求3所述的提取方法，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭广行，
申请(专利权)人：太原师范学院，
类型：发明
国别省市：山西;14