脑电图的可视化方法、控制装置、存储介质及可视化系统制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种脑电图的可视化方法、控制装置、存储介质及可视化系统，属于脑电图技术领域。所述脑电图的可视化方法包括：采集脑电图信号；提取所述脑电图信号的特征指标；以及根据所提取的特征指标，生成脑电图特征指标报告。通过脑电图信号的数据处理技术，提取脑电图信号的时域、频域和空域等特征，得到脑电图信号的特征指标，并且针对每一特征指标可以对应多种算法可供选择。不同用户(例如，临床电生理工作者)可以选择不同的脑电特征及对应的算法(或默认算法)对特征指标进行提取，根据所提取的特征指标进行可视化输出，形成自定义的脑电图特征指标报告，以帮助临床电生理工作者从脑电图信号中获取更多有价值的诊断信息。信息。信息。

【技术实现步骤摘要】
脑电图的可视化方法、控制装置、存储介质及可视化系统


[0001]本专利技术涉及脑电图
，具体地涉及一种脑电图的可视化方法、控制装置、存储介质及可视化系统。

技术介绍

[0002]脑电图(Electroencephalogram，EEG)是评价脑功能状态的一个敏感指标，被广泛应用于中枢神经系统疾病、精神性疾病的诊断和研究，也用于心理学和认知科学研究领域。特别对于癫痫等阵发性脑功能异常的定性和定位，脑电图仍然是无法取代的诊断技术。
[0003]但脑电波的起源和活动规律仍有许多未知的领域，其中所蕴含的大量信息仍不能被有效地提取、分析和解释。如何科学合理地运用新技术来提高脑电图的分析和技术，对提高临床神经电生理工作者的诊断水平具有非常高的价值和帮助。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的是提供一种脑电图的可视化方法，该脑电图的可视化方法可以有助于提高临床神经电生理工作者的工作和诊断。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种脑电图的可视化方法，所述脑电图的可视化方法包括：采集脑电图信号；提取所述脑电图信号的特征指标；以及根据所提取的特征指标，生成脑电图特征指标报告。
[0006]可选的，所述特征指标包括以下一者或多者：调节调幅、功率谱密度、脑区子频带能量分布、Alpha功率不对称性和脑网络特性。
[0007]可选的，以预设的采样率和预设的通道数采集所述脑电图信号。
[0008]可选的，在所述采集脑电图信号之后，所述脑电图的可视化方法还包括对所述脑电图信号进行预处理，包括：去除无用通道采集的所述脑电图信号；对去除无用通道后的所述脑电图信号进行重参考处理；以预设的频率，对重参考处理后的所述脑电图信号进行滤波，去除基漂；对去除基漂后的所述脑电图信号去除工频噪声干扰。
[0009]可选的，在所述提取所述脑电图信号的特征指标之前，所述脑电图的可视化方法还包括：通过带通滤波器，从所述脑电图信号中得到带通信号，所述带通信号包括所述Alpha节律；选择枕区导联的所述带通信号。
[0010]可选的，提取所述脑电图信号的所述调节调幅，包括：对枕区导联的所述带通信号进行Alpha节律检测，确定所述Alpha节律的调节和调幅情况。
[0011]可选的，所述确定所述Alpha节律的调节和调幅情况，包括：统计所述Alpha节律的频率变化速度大于第一阈值th1
α
的比例th1
α
，对应的所述Alpha节律确定为调节不良；对于每个Alpha节律的纺锤状波形，通过所述纺锤状波形中间的最高峰波幅Peak
amp
到两端的波幅差Δ
amp
占所述最高峰波幅Peak
amp
的比例Ratio
amp
，来表示调幅情况；当所述Ratio
amp
小于第二阈值th2
α
时，对应的所述Alpha节律确定为调幅不良，统计调幅不良的Alpha节律的比例th2
α
；以及统计所述Alpha节律的中心频率，得到中心频率分布，以预设百分比的中心频
率范围Range
α
，作为所述Alpha节律的主分布频带范围。
[0012]可选的，提取所述功率谱密度，包括：计算每根导联的所述带通信号的功率谱密度；根据所计算的功率谱密度对应的曲线，确定周期性成分的分布频带。
[0013]可选的，提取所述脑区子频带能量分布，包括：根据枕区导联的所述带通信号，确定一组子频带，所述子频带包括delta频带、theta频带、Alpha频带、beta频带、gamma频带和全频带；计算所述一组子频带中每个子频带的信号能量；将所述每个子频带的信号能量，投射到地形图上；以及将所述每个子频带的信号能量通过脑区分类进行合并，所述脑区分类包括前额叶、额叶、中央区、颞叶、顶叶和枕叶。
[0014]可选的，提取所述Alpha功率不对称性，包括：计算Alpha频带的所述带通信号的功率谱密度；以及针对每个脑区分类，通过下式，计算所述每个脑区分类的左右侧脑的不对称性指数SI：
[0015][0016]其中，PSD
L
表示左侧脑区的功率谱密度，PSD
R
表示右侧脑区的功率谱密度。
[0017]可选的，提取所述脑网络特性，包括：根据Alpha频带的所述带通信号，提取包络；计算任意两个导联包络的皮尔逊相关值，得到相关矩阵；以及将所述相关矩阵转换为小世界网络。
[0018]可选的，所述脑电图特征指标报告包括以下一者或多者：关于脑电背景活动的图文；关于周期性振荡成分的主要频带的图文；关于Alpha功率不对称性的图文；关于脑网络特性的图文。
[0019]本专利技术实施例还提供一种控制装置，其特征在于，所述控制装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，以实现上述的脑电图的可视化方法。
[0020]本专利技术实施例还提供一种机器可读存储介质，其特征在于，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令使得机器执行上述的脑电图的可视化方法。
[0021]本专利技术实施例还提供一种脑电图的可视化系统，所述脑电图的可视化系统包括上述的控制装置和显示模块，所述显示模块用于显示所述控制装置生成的脑电图特征指标报告。
[0022]通过上述技术方案，本专利技术实施例通过脑电图信号的数据处理技术，提取脑电图信号的时域、频域和空域等特征，得到脑电图信号的特征指标，并且针对每一特征指标可以对应多种算法可供选择。不同用户(例如，临床电生理工作者)可以选择不同的脑电特征及对应的算法(或默认算法)对特征指标进行提取，根据所提取的特征指标进行可视化输出，形成自定义的脑电图特征指标报告，以帮助临床电生理工作者从脑电图信号中获取更多有价值的诊断信息。并且，通过定量化脑电特征，自动生成脑电常规指标报告的文本，可以帮助临床电生理工作者提高脑电图的判读效率。
[0023]本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0024]附图是用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下
面的具体实施方式一起用于解释本专利技术实施例，但并不构成对本专利技术实施例的限制。在附图中：
[0025]图1是本专利技术实施例提供的脑电图的可视化方法的流程示意图；
[0026]图2a
‑
2f是示例调节调幅情况的示意图；
[0027]图3是示例功率谱密度的示意图；
[0028]图4是示例脑区子频带能量分布的示意图；
[0029]图5是示例Alpha功率不对称性的示意图；
[0030]图6a
‑
6b是示例脑网络特性的示意图；
[0031]图7是脑电常规指标报告的示意图；
[0032]图8是示例脑电图特征指标报告的示意图。
具体实施方式<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脑电图的可视化方法，其特征在于，所述脑电图的可视化方法包括：采集脑电图信号；提取所述脑电图信号的特征指标；以及根据所提取的特征指标，生成脑电图特征指标报告。2.根据权利要求1所述的脑电图的可视化方法，其特征在于，所述特征指标包括以下一者或多者：调节调幅、功率谱密度、脑区子频带能量分布、Alpha功率不对称性和脑网络特性。3.根据权利要求1所述的脑电图的可视化方法，其特征在于，以预设的采样率和预设的通道数采集所述脑电图信号。4.根据权利要求1所述的脑电图的可视化方法，其特征在于，在所述采集脑电图信号之后，所述脑电图的可视化方法还包括对所述脑电图信号进行预处理，包括：去除无用通道采集的所述脑电图信号；对去除无用通道后的所述脑电图信号进行重参考处理；以预设的频率，对重参考处理后的所述脑电图信号进行滤波，去除基漂；对去除基漂后的所述脑电图信号去除工频噪声干扰。5.根据权利要求2所述的脑电图的可视化方法，其特征在于，在所述提取所述脑电图信号的特征指标之前，所述脑电图的可视化方法还包括：通过带通滤波器，从所述脑电图信号中得到带通信号，所述带通信号包括所述Alpha节律；选择枕区导联的所述带通信号。6.根据权利要求5所述的脑电图的可视化方法，其特征在于，提取所述脑电图信号的所述调节调幅，包括：对枕区导联的所述带通信号进行Alpha节律检测，确定所述Alpha节律的调节和调幅情况。7.根据权利要求6所述的脑电图的可视化方法，其特征在于，所述确定所述Alpha节律的调节和调幅情况，包括：统计所述Alpha节律的频率变化速度大于第一阈值th1
α
的比例th1
α
，对应的所述Alpha节律确定为调节不良；对于每个Alpha节律的纺锤状波形，通过所述纺锤状波形中间的最高峰波幅Peak
amp
到两端的波幅差Δ
amp
占所述最高峰波幅Peak
amp
的比例Ratio
amp
，来表示调幅情况；当所述Ratio
amp
小于第二阈值th2
α
时，对应的所述Alpha节律确定为调幅不良，统计调幅不良的Alpha节律的比例th2
α
；以及统计所述Alpha节律的中心频率，得到中心频率分布，以预设百分比的中心频率范围Range

【专利技术属性】
技术研发人员：雷燕琴，李日辉，
申请(专利权)人：北京讯脑医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：