脑电信号质量评估方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种脑电信号的质量评估方法、装置、终端及介质，方法包括：基于待处理的多导脑电信号，确定针对多导脑电信号的工频信号的能量占比；对多导脑电信号预处理后，确定针对多导脑电信号的多个指标参数；根据能量占比和多个指标参数，确定多导脑电信号的质量评估分数；依据质量评估分数对多导脑电信号进行处理，本申请通过结合多种指标量化信号质量的方式，将信号质量量化为质量评估分数，起到了综合考虑不同指标对信号质量的影响程度，提高信号质量评估精确度的效果，解决了相关技术中因采用单一指标评估信号质量导致的评估精度差的问题，达到了提高后续对信号分析的准确性的目的。的目的。的目的。

EEG signal quality evaluation method, device, electronic equipment and medium

【技术实现步骤摘要】
脑电信号质量评估方法、装置、电子设备及介质


[0001]本申请涉及脑科学
，具体而言，本申请涉及一种脑电信号的质量评估方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]脑机接口是一种通过解码脑电信号直接获取大脑意识形态的技术，目前在医疗健康、教育、娱乐，国防科技等领域都进行研究和应用，是一种新形态的人机交互技术。脑机接口技术关键环节之一是脑电信号解码，而脑电信号解码依赖于采集的脑电信号，只有质量合格的脑电信号才能推广使用，解析出来的脑电信号才有真实意义。然而，脑电信号的采集需要耗费较大的时间和经济成本，如果采集的脑电信号不能满足要求，事后重新采集将造成巨大的资源浪费，可见脑电信号质量对于脑电信号解码至关重要。相关的脑电信号质量评估主要采用人工审视法和幅值阈值设限方式，这些方式主观性强，信号质量程度没有量化，不利于大规模的数据筛选。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种脑电信号的质量评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决上述技术问题。所述技术方案如下：
[0004]第一方面，提供了一种脑电信号的质量评估方法，该方法包括：
[0005]基于待处理的多导脑电信号，确定针对多导脑电信号的工频信号的能量占比；
[0006]对多导脑电信号预处理后，确定针对多导脑电信号的多个指标参数；
[0007]根据能量占比和多个指标参数，确定多导脑电信号的质量评估分数；
[0008]依据质量评估分数对多导脑电信号进行处理。
[0009]进一步地，指标参数至少包括：
[0010]幅值、幅值分布指数、空间分布指数、脑半球对称性和节律幅值分布指数。
[0011]进一步地，确定针对多导脑电信号的幅值的步骤，包括：
[0012]对各个通道信号进行切片，得到各个通道信号分别对应的若干片段信号；
[0013]确定各个通道信号分别对应的若干片段信号各自的若干峰值点；
[0014]对各个通道信号分别对应的若干片段信号各自的若干峰值点的振幅进行均值计算，得到各个通道信号分别对应的若干片段信号各自的片段幅值；
[0015]依据各个通道信号分别对应的若干片段信号各自的片段幅值进行排序；
[0016]将排序结果中排名中符合预定条件的各个片段信号的片段幅值进行均值计算，得到各个通道信号分别对应的通道幅值；
[0017]对多导脑电信号的各个通道信号各自的通道幅值进行均值计算，得到多导脑电信号的幅值。
[0018]更进一步地，确定任一通道信号的若干片段信号各自的若干峰值点的步骤，包括：
[0019]对该任一通道信号的若干片段信号进行一阶差分计算，得到该任一通道信号的若
干片段信号各自的一阶差分序列Diff1(n)；
[0020]对该任一通道信号的若干片段信号各自的一阶差分序列Diff1(n)中相邻两项进行乘积计算；
[0021]若该任一通道信号的若干片段信号各自的一阶差分序列Diff1(n)中相邻的任两项的乘积为负，则将该任一通道信号的各个片段信号的该任两项的后一位确定为峰值点。
[0022]进一步地，确定针对多导脑电信号的幅值分布指数的步骤，包括：
[0023]以预设的幅值步长对多导脑电信号的各个通道信号进行直方图转换，得到各个通道信号分别对应的统计直方图；
[0024]对各个通道信号分别对应的统计直方图进行中点连线绘制，得到各个通道信号分别对应的折线图；
[0025]对各个通道信号分别对应的折线图进行平滑，得到各个通道信号分别对应的平滑曲线图；
[0026]确定各个通道信号分别对应的平滑曲线图包括的峰值点的数量Np，并将各个通道信号分别对应的1/Np，作为各个通道信号分别对应的第二质量分值M31；
[0027]计算各个通道信号分别对应的统计直方图各自在预设的振幅区间中样本数量与各个通道信号分别对应的统计直方图包括的样本总数的比值，得到各个通道信号分别对应的第一质量分值M32；
[0028]将各个通道信号分别对应的的第一质量分值M31和第二质量分值M32的平均值，作为各个通道信号分别对应的幅值分布值；
[0029]对各个通道信号分别对应的幅值分布值进行均值计算，得到针对多导脑电信号的幅值分布指数。
[0030]进一步地，确定针对多导脑电信号的空间分布指数的步骤，包括：
[0031]计算多导脑电信号的各个通道信号分别对应的alpha频带的最大幅值，并进行排序；
[0032]确定各个通道信号各自排序前半部分中属于目标通道的第一数量C1，以及排序后半部分中前一半中属于目标通道的第二数量C2；
[0033]依据第一数量C1、第二数量C2，以及预设的第一数量C1的权重和第二数量C2的权重，确定各个通道信号各自在目标通道总数中的占比，以将占比作为针对多导脑电信号的空间分布指数。
[0034]进一步地，确定针对多导脑电信号的脑半球对称性的步骤，包括：
[0035]对多导脑电信号的各个通道信号进行频谱转换，得到各个通道信号各自的频谱；
[0036]基于各个通道信号各自的频谱，确定各个通道信号各自的响应主频率fChn；
[0037]依据各个通道信号各自的响应主频率fChn对大脑左半球和大脑右半球的相关性进行计算，得到脑半球对称性。
[0038]进一步地，确定针对多导脑电信号的节律幅值分布指数的步骤，包括：
[0039]确定多导脑电信号的各个通道信号各自的θ波节律振幅分布和β波节律振幅分布，θ波节律振幅分布为θ波在预设的第一振幅范围内的样本与θ波样本之比，β波节律振幅分布为β波在预设的第二振幅范围内的样本与β波样本之比；
[0040]对多导脑电信号的各个通道信号各自的θ波节律振幅分布进行均值计算，得到针
对多导脑电信号的θ波节律分布平均值；
[0041]对多导脑电信号的各个通道信号各自的β波节律振幅分布进行均值计算，得到针对多导脑电信号的β波节律分布平均值；
[0042]依据针对多导脑电信号的θ波节律分布平均值与针对多导脑电信号的β波节律分布平均值的比值，确定针对多导脑电信号的节律幅值分布指数。
[0043]更进一步地，确定多导脑电信号的各个通道信号各自的θ波节律振幅分布和β波节律振幅分布的步骤，包括：
[0044]提取多导脑电信号的各个通道信号各自的θ波和β波；
[0045]基于预设的时间窗参数，确定各个通道信号各自的θ波分别对应的若干窗口信号分别对应的窗口θ波节律振幅分布，以及各个通道信号各自的β波分别对应的若干窗口分别对应的窗口β波节律振幅分布；
[0046]对各个通道信号各自的θ波分别对应的各窗口信号分别对应的窗口θ波节律振幅分布进行均值计算，得到各个通道信号各自的θ波节律振幅；
[0047]对各个通道信号各自的β波分别对应的各窗口信号分别对应的窗口β波节律振幅分布进行均值计算，得到各个通道信号各自的β波节律本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脑电信号的质量评估方法，其特征在于，包括：基于待处理的多导脑电信号，确定针对所述多导脑电信号的工频信号的能量占比；对所述多导脑电信号预处理后，确定针对所述多导脑电信号的多个指标参数；根据所述能量占比和多个指标参数，确定所述多导脑电信号的质量评估分数；依据所述质量评估分数对所述多导脑电信号进行处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指标参数至少包括：幅值、幅值分布指数、空间分布指数、脑半球对称性和节律幅值分布指数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定针对所述多导脑电信号的幅值的步骤，包括：对各个通道信号进行切片，得到各个通道信号分别对应的若干片段信号；确定各个通道信号分别对应的若干片段信号各自的若干峰值点；对各个通道信号分别对应的若干片段信号各自的若干峰值点的振幅进行均值计算，得到各个通道信号分别对应的若干片段信号各自的片段幅值；依据各个通道信号分别对应的若干片段信号各自的片段幅值进行排序；将排序结果中排名中符合预定条件的各个片段信号的片段幅值进行均值计算，得到各个通道信号分别对应的通道幅值；对所述多导脑电信号的各个通道信号各自的通道幅值进行均值计算，得到所述多导脑电信号的幅值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定任一通道信号的若干片段信号各自的若干峰值点的步骤，包括：对该任一通道信号的若干片段信号进行一阶差分计算，得到该任一通道信号的若干片段信号各自的一阶差分序列Diff1(n)；对该任一通道信号的若干片段信号各自的一阶差分序列Diff1(n)中相邻两项进行乘积计算；若该任一通道信号的若干片段信号各自的一阶差分序列Diff1(n)中相邻的任两项的乘积为负，则将该任一通道信号的各个片段信号的该任两项的后一位确定为峰值点。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定针对所述多导脑电信号的幅值分布指数的步骤，包括：以预设的幅值步长对所述多导脑电信号的各个通道信号进行直方图转换，得到各个通道信号分别对应的统计直方图；对各个通道信号分别对应的统计直方图进行中点连线绘制，得到各个通道信号分别对应的折线图；对各个通道信号分别对应的所述折线图进行平滑，得到各个通道信号分别对应的平滑曲线图；确定各个通道信号分别对应的所述平滑曲线图包括的峰值点的数量Np，并将各个通道信号分别对应的1/Np，作为各个通道信号分别对应的第二质量分值M31；计算各个通道信号分别对应的统计直方图各自在预设的振幅区间中样本数量与各个通道信号分别对应的统计直方图包括的所述样本总数的比值，得到各个通道信号分别对应的第一质量分值M32；
将各个通道信号分别对应的的第一质量分值M31和第二质量分值M32的平均值，作为各个通道信号分别对应的幅值分布值；对各个通道信号分别对应的幅值分布值进行均值计算，得到针对所述多导脑电信号的幅值分布指数。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定针对所述多导脑电信号的空间分布指数的步骤，包括：计算所述多导脑电信号的各个通道信号分别对应的alpha频带的最大幅值，并进行排序；确定各个通道信号各自排序前半部分中属于目标通道的第一数量C1，以及排序后半部分中前一半中属于目标通道的第二数量C2；依据第一数量C1、第二数量C2，以及预设的所述第一数量C1的权重和所述第二数量C2的权重，确定各个通道信号各自在目标通道总数中的占比，以将所述占比作为针对所述多导脑电信号的空间分布指数。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定针对所述多导脑电信号的脑半球对称性的步骤，包括：对所述多导脑电信号的各个通道信号进行频谱转换，得到各个通道信号各自的频谱；基于各个通道信号各自的频谱，确定各个通道信号各自的响应主频率fChn；依据各个通道信号各自的响应主频率fChn对大脑左半球和大脑右半球的相关性进行计算，得到所述脑半球对称性。8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定针对所述多导脑电信号的节律幅值分布指数的步骤，包括：确定所述多导脑电信号的各个通道信号各自的θ波节律振幅分布和β波节律振幅分布，所述θ波节律振幅分布为θ波在预设的第一振幅范围内的样本与θ波样本之比，所述β波节律振幅分布为β波在预设的第二振幅范围内的样本与β波样本之比；对所述多导脑电信号的各个通道信号各自的θ波节律振幅分...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝慎才，张善廷，潘鹤夫，王晓岸，
申请(专利权)人：北京脑陆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：