基于状态转换特征的脑信号检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于状态转换特征的脑信号检测方法，其技术特点是：建立基于功能近红外的测量范式；收集测量人员在进行步态任务时的脑信号；对测量的脑信号进行预处理，得到含氧血红蛋白和去氧血红蛋白随时间的浓度变化；判断脑状态；根据脑状态建立脑状态转换因子；根据脑状态转换因子以及含氧血红蛋白和去氧血红蛋白随时间的浓度变化计算脑状态转换特征。本发明专利技术设计合理，其采用功能近红外方式测量步态任务时的脑信号并进行预处理及分析，根据状态转换因子及含氧血红蛋白和去氧血红蛋白随时间的浓度变化，准确计算出脑状态转换特征，有效地描绘大脑的信息处理的整个过程，可广泛用于机动车驾驶员疲劳检测、大脑状态预警以及人机交互等领域。以及人机交互等领域。以及人机交互等领域。

【技术实现步骤摘要】
基于状态转换特征的脑信号检测方法


[0001]本专利技术属于信号检测
，涉及脑信号检测，尤其是一种基于状态转换特征的脑信号检测方法。

技术介绍

[0002]随着脑成像技术的飞速发展，脑信号分析和检测受到了越来越多人的关注和重视。现在应用最广的脑成像技术包括脑电测量、功能核磁、正电子放射断层造影术。然而，功能核磁和正电子放射断层造影术很难记录人进行运动任务时的大脑变化，脑电测量则准备过程繁杂。
[0003]近些年，功能近红外被越来越多地应用到大脑的分析和研究当中。功能近红外具有较强的抗运动干扰能力，且准备过程简单，能够有效记录进行运动任务时大脑的变化，因此被逐渐应用到各个领域的研究当中。
[0004]在功能近红外的研究当中，很多研究人员提取大脑的均值、方差、峰度及偏度等特征进行分析，并没有考虑大脑状态之间的转换。大脑是一个复杂的动态系统，伴随着连续和平滑的状态转换，大脑的状态转换能够描绘大脑的信息处理的过程，揭示脑部的运行机制和效率。状态转换特征能够描述人进行某个任务时大脑的动态性和脑状态之间的转换功能，可广泛用于机动车驾驶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于状态转换特征的脑信号检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、建立基于功能近红外的测量范式；步骤2、测量人员佩戴功能近红外探头并按照步骤1建立的测量范式进行测量，收集测量人员在进行步态任务时的脑信号；步骤3、对测量的脑信号进行预处理，得到含氧血红蛋白ΔHbO和去氧血红蛋白ΔHbR随时间的浓度变化；步骤4、根据含氧血红蛋白ΔHbO和去氧血红蛋白ΔHbR随时间的浓度变化判断脑状态；步骤5、根据脑状态建立脑状态转换因子；步骤6、根据脑状态转换因子以及含氧血红蛋白ΔHbO和去氧血红蛋白ΔHbR随时间的浓度变化计算脑状态转换特征。2.根据权利要求1所述的基于状态转换特征的脑信号检测方法，其特征在于：所述步骤1建立的测量范式包括：
⑴
测量人员站立30秒；
⑵
测量人员进行35秒的双任务步行，双任务步行是指一边走路，一边减数；
⑶
测量人员停止并站在原地10秒；
⑷
测量人员休息2分钟。3.根据权利要求1所述的基于状态转换特征的脑信号检测方法，其特征在于：所述步骤2按照测量范式，进行三次步态任务并收集三次步态任务时脑信号的变化。4.根据权利要求1所述的基于状态转换特征的脑信号检测方法，其特征在于：所述步骤3的具体实现方法包括以下步骤：
⑴
利用修正的朗伯比尔定律将收集到的光强转换成含氧血红蛋白ΔHbO和去氧血红蛋白ΔHbR随时间的浓度变化；
⑵
利用0.01
‑
0.2Hz的带通滤波器去除生理噪声；
⑶
根据设置的方差和幅度创建滑动窗，利用滑动窗去除信号的伪迹；
⑷
提取进行双任务步行时3
‑
33秒的数据；
⑸
利用步行...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩建达，巫嘉陵，于洋，于宁波，朱志中，卢杰威，王岳，
申请(专利权)人：天津市环湖医院，
类型：发明
国别省市：