异常状态的检测装置和方法制造方法及图纸

本申请涉及一种异常状态的检测装置和方法。该检测装置包括控制模组和信号采集模组，信号采集模组和控制模组通信连接。信号采集模组用于采集待检测对象的脑电信号和肌肉信号；控制模组用于接收脑电信号和肌肉信号，并在脑电信号异常的情况下，根据待检测对象的异常类型和肌肉信号确定待检测对象的异常状态。通过本申请提供的异常状态的检测装置能够提高对待检测对象的异常状态进行检测的准确性。待检测对象的异常状态进行检测的准确性。待检测对象的异常状态进行检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
异常状态的检测装置和方法


[0001]本申请涉及医疗设备
，特别是涉及一种异常状态的检测装置和方法。

技术介绍

[0002]癫痫是由大脑神经元突发异常放电而导致大脑出现短暂的功能障碍的一种慢性疾病。癫痫发作的部位和发作的诱因多种多样，癫痫患者可能随时随地因为某种不确定的诱因发病，如果不能及时发现并采取相应的救治手段，会对患者造成身体或心理上的伤害。
[0003]传统技术中，使用待检测对象随身携带的脑电图仪长时间采集待检测对象的脑电信号，并需要依赖医生的经验观察待检测对象的实时发作状态才能有效分析待检测对象的癫痫状态。
[0004]然而，上述方法过于依赖医生的经验，以及存在分析癫痫状态不准确的问题。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种异常状态的检测装置和方法。
[0006]第一方面，本申请一个实施例提供一种异常状态的检测装置，该装置包括：控制模组和信号采集模组；
[0007]信号采集模组，用于采集待检测对象的脑电信号和肌肉信号；
[0008]控制模组，用于接收脑电信号和肌肉信号，并在脑电信号为异常的情况下，根据待检测对象的异常类型和肌肉信号确定待检测对象的异常状态。
[0009]在其中一个实施例中，控制模组，具体用于若异常类型为第一类型，以及肌肉信号的波动幅度处于预设范围内，则确定待检测对象的异常状态为未发生状态。
[0010]在其中一个实施例中，控制模组，具体用于若异常类型为第二类型，以及肌肉信号的波动幅度未处于预设范围内，则确定待检测对象的异常状态为未发生状态。
[0011]在其中一个实施例中，信号采集模组，还用于获取肌电信号和加速度信号；
[0012]控制模组，用于接收肌电信号和加速度信号，并根据肌电信号和加速度信号，确定肌肉信号的波动幅度。
[0013]在其中一个实施例中，控制模组，还用于将异常类型和肌肉信号输入异常状态确定模型，得到待检测对象的异常状态。
[0014]在其中一个实施例中，控制模组，具体用于获取异常类型样本和肌肉信号样本；将异常类型样本和肌肉信号样本输入初始异常状态确定模型，得到异常状态确定模型。
[0015]在其中一个实施例中，信号采集模组包括脑电信号采集组件和肌肉信号采集组件；
[0016]脑电信号采集组件，用于采集待检测对象的脑电信号；
[0017]肌肉信号采集组件，用于采集待检测对象的肌肉信号。
[0018]在其中一个实施例中，肌肉信号采集组件包括：肌电信号采集单元和加速度采集单元；
[0019]肌电信号采集单元，用于采集待检测对象的肌电信号；
[0020]加速度采集单元，用于采集待检测对象的加速度信号。
[0021]第二方面，本申请一个实施例提供一种应用如第一方面提供的异常状态检测装置进行异常状态检测的方法，该方法包括：
[0022]通过信号采集模组获取待检测对象的脑电信号和肌肉信号；
[0023]在脑电信号为异常的情况下，通过控制模组根据待检测对象的异常类型和肌肉信号确定所述待检测对象的异常状态。
[0024]在其中一个实施例中，在脑电信号为异常的情况下，通过控制模组根据待检测对象的异常类型和肌肉信号确定待检测对象的异常状态，包括：
[0025]若通过控制模组确定异常类型为第一类型，以及肌肉信号的波动幅度处于预设范围内，则确定待检测对象的异常状态为未发生状态；
[0026]若通过控制模组确定异常类型为第二类型，以及肌肉信号的波动幅度未处于预设范围内，则确定待检测对象的异常状态为未发生状态。
[0027]本申请实施例提供一种异常状态的检测装置和方法，该装置包括控制模组和信号采集模组，信号采集模组用于采集待检测对象脑电信号和肌肉信号；控制模组用于接收脑电信号和肌肉信号，并在脑电信号为异常的情况下，根据异常类型和肌肉信号确定待检测对象的异常状态。在本实施例中，控制模组通过对待检测对象的脑电信号进行分析，可以确定待检测对象的脑电信号是否异常，并在待检测对象的脑电信号异常的情况下，根据异常类型和肌肉信号区分脑电信号是由待检测对象发生异常引起，还是由待检测对象的日常运动引起的，从而能够避免将待检测对象的日常运动引起的脑电信号异常误认为是待检测对象发生异常引起的，对待检测对象的是否发生异常进行误判，进而能够提高对待检测对象的异常状态检测的准确性。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本申请实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域不同技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029]图1为一个实施例提供的异常状态的检测装置的结构示意图；
[0030]图2为一个实施例提供的控制模组的结构示意图；
[0031]图3为另一个实施例提供的异常状态的检测装置的结构示意图；
[0032]图4为另一个实施例提供的异常状态的检测装置的结构示意图；
[0033]图5为一个实施例提供的训练异常状态确定模型的步骤流程示意图；
[0034]图6为一个实施例提供的异常状态的检测方法的步骤流程示意图；
[0035]图7为另一个实施例提供的异常状态的检测方法的步骤流程示意图；
[0036]附图标记说明：
[0037]100、控制模组；200、信号采集模组；210、脑电信号采集组件；220、肌肉信号采集组件；221、肌电信号采集单元；222、加速度采集单元。
具体实施方式
[0038]为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似改进，因此本申请不受下面公开的具体实施例的限制。
[0039]本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。
[0040]下面以具体的实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
[0041]请参见图1，本申请一个实施例提供一种异常状态的检测装置，该装置包括控制模组100和信号采集模组200，信号采集模组200和控制模组100通信连接。信号采集模组200与控制模组100之间可以有线连接，也可以无线连接，本实施例对信号采集模组200与控制模组100之间的连接方式不作限制，只要能够实现其功能即可。
[0042]信号采集模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常状态的检测装置，其特征在于，所述装置包括：控制模组和信号采集模组，所述信号采集模组和所述控制模组通信连接；所述信号采集模组，用于采集待检测对象的脑电信号和肌肉信号；所述控制模组，用于接收所述脑电信号和所述肌肉信号，并在所述脑电信号为异常的情况下，根据所述待检测对象的异常类型和所述肌肉信号确定所述待检测对象的异常状态。2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述控制模组，具体用于若所述异常类型为第一类型，以及所述肌肉信号的波动幅度处于预设范围内，则确定所述待检测对象的异常状态为未发生状态。3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述控制模组，具体用于若所述异常类型为第二类型，以及所述肌肉信号的波动幅度未处于预设范围内，则确定所述待检测对象的异常状态为未发生状态。4.根据权利要求2或3所述的装置，其特征在于，所述信号采集模组，还用于获取肌电信号和加速度信号；所述控制模组，用于接收所述肌电信号和所述加速度信号，并根据所述肌电信号和所述加速度信号，确定所述肌肉信号的波动幅度。5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述控制模组，还用于将所述异常类型和所述肌肉信号输入异常状态确定模型，得到所述待检测对象的异常状态。6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述控制模组，具体用于获取异常类型样本和肌肉信号样本；将所述异常类型样本和所述肌肉信号样本输入初始异常状态确定模型，得到所述异常状态确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文佳，谢帆，苏毅，刘斌，
申请(专利权)人：深圳市联影高端医疗装备创新研究院，
类型：发明
国别省市：