一种高灵敏度制造技术

本发明专利技术公开了一种高灵敏度

【技术实现步骤摘要】
一种高灵敏度、高抗电磁干扰的脑疲劳检测方法


[0001]本专利技术涉及脑疲劳检测
，特别涉及一种高灵敏度
、
高抗电磁干扰的脑疲劳检测方法
。

技术介绍

[0002]脑疲劳是由于长时间从事单调乏味的工作或强度过大的脑力活动过程中，脑细胞代谢产生的自由基
、
乳酸等物质大量淤积，阻塞大脑的营养通路，造成血氧含量降低，导致脑细胞活力受到抑制，使得大脑功能表现下降，直接表现为作业能力下降
、
反应力下降等
。
[0003]目前，脑疲劳的检测对于某些特种职业非常重要
。
例如在飞行员在飞行前需要检测脑疲劳恢复情况才能下达飞行任务，大巴司机开车前
、
开车一段时间后有必要检测脑疲劳状态，确定是否适合继续工作
。
脑电作为直接测量大脑电生理信号的设备，具有直接性的优势，被认为是脑疲劳的“金标准”。
[0004]然而，基于脑电的方法在脑疲劳的定量中有两个难以解决的问题：一是容易受到环境中电磁辐射的干扰，因此需要在屏蔽室中进行，限制了其应用范围
。
二是容易受到被测对象在情绪
、
意识
、
注意力等瞬态的干扰，得到的疲劳指标方差大
。
因此，脑疲劳的“金标准”在实际应用中出现了“金标准不金”的现状
。

技术实现思路

[0005]针对上述存在的问题，本专利技术旨在提供一种高灵敏度
、
高抗电磁干扰的脑疲劳检测方法，基于听觉稳态反应的产生机理，通过诱发被试者产生听觉稳态反应诱发电位，通过对诱发电位的多尺度熵分析来实现脑疲劳检测
。
为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0006]一种高灵敏度
、
高抗电磁干扰的脑疲劳检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]步骤1：搭建声音刺激装置，记录无刺激情况下，疲劳前后的脑电数据；
[0008]步骤2：对刺激信号的刺激频率和声音强度进行选择，得到特定声音刺激信号；
[0009]步骤3：对被测对象施加特定声音刺激信号刺激，记录有刺激情况下相应的脑电数据；
[0010]步骤4：提取脑电数据中与声音刺激相关的听觉稳态诱发电位的瞬时频率；
[0011]步骤5：将提取到的听觉稳态诱发电位的瞬时频率进行复杂度分析，得到听觉稳态诱发电位瞬时频率变异性时间序列
IFV
‑
ASSR
；
[0012]步骤6：对
IFV
‑
ASSR
时间序列进行多尺度熵分析
,
得到样本熵在尺度1‑
20
的分布曲线；
[0013]步骤7：对多尺度熵曲线进行四次多项式的拟合，得到多项式为
f(x
i
),
其中
x
i
为尺度因子；
[0014]步骤8：对多项式
f(x
i
)
进行微分
,
将其作为每个尺度的斜率利用
k
i
计算
出
β
i
，且
β
i
＝
2k
i
+1
；在结合多尺度熵的基础上得到新的
20
个尺度的复杂度
C
i
，
C
i
＝
E
i
*
β
i
，其中
E
i
为各个尺度因子上的多尺度熵；
[0015]步骤9：将
20
个尺度上的新的复杂度做平均，并将其作为脑基础状态指数其中
n
为最大尺度因子；
[0016]步骤
10
：计算被测对象的脑疲劳指数
FI
，其计算公式为：
[0017][0018]其中，
F
base
为非疲劳状态下的脑基础状态指数；
F
fatigue
为疲劳状态下的脑基础状态指数；
[0019]步骤
11
：判断计算出的脑疲劳指数是否在正常值范围内，若不在，则认为当前被测对象处于脑疲劳状态
。
[0020]进一步地，步骤2的具体步骤为：
[0021]步骤
21
：依据固定频率的
Don chirp
声音信号公式，生成固定频率的
Don chirp
声音信号，且
Don chirp
声音信号公式包括：
[0022]1)Don chirp
信号潜伏期
‑
频率公式为：
[0023]τ
＝
kf
‑
d
ꢀꢀꢀ
(1
‑
1)
[0024]τ
为潜伏期，
f
为刺激频率，
k
＝
0.0920
，
d
＝
0.4356
[0025]2)
相位延时：
[0026][0027]3)
群延时定义为相位延时变化斜率的负数：
[0028][0029]4)Chirp
信号潜伏期
‑
频率公式为：
[0030]t
g
＝
kf
‑
d
＝
c
ω
‑
d
ꢀꢀꢀ
(1
‑
4)
[0031]此处
c
为常数，
c
＝
k(2
π
)
d
[0032][0033][0034]步骤
22
：将生成的相应频率的
Don chirp
声音信号保存为
wav
格式音频文件
。
[0035]进一步地，步骤4的具体步骤为：
[0036]步骤
41
：通过
MSE
‑
IFV
算法提取出脑电信号中的节律成分，且提取节律信号时使用4阶
Butterworth
带通滤波器滤出对应频率的信号，并通过零相位滤波器消除
Butterworth
带通滤波后出现的的相位失真；
[0037]步骤
42
：将步骤
41
中的节律信号先进行一次
Hilbert
变换，得到该节律信号的瞬时频率变异性
。
[0038]进一步地，步骤5中进行复杂度分析的具体步骤为：
[0039]步骤
51
：将脑电信号的复杂度进行归一化处理，转化为脑疲劳前后皮层脑电信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种高灵敏度
、
高抗电磁干扰的脑疲劳检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：搭建声音刺激装置，记录无刺激情况下，疲劳前后的脑电数据；步骤2：对刺激信号的刺激频率和声音强度进行选择，得到特定声音刺激信号；步骤3：对被测对象施加特定声音刺激信号刺激，记录有刺激情况下相应的脑电数据；步骤4：提取脑电数据中与声音刺激相关的听觉稳态诱发电位的瞬时频率；步骤5：将提取到的听觉稳态诱发电位的瞬时频率进行复杂度分析，得到听觉稳态诱发电位瞬时频率变异性时间序列
IFV
‑
ASSR
；步骤6：对
IFV
‑
ASSR
时间序列进行多尺度熵分析
,
得到样本熵在尺度1‑
20
的分布曲线；步骤7：对多尺度熵曲线进行四次多项式的拟合，得到多项式为
f(x
i
),
其中
x
i
为尺度因子；步骤8：对多项式
f(x
i
)
进行微分
,
将其作为每个尺度的斜率利用
k
i
计算出
β
i
，且
β
i
＝
2k
i
+1
；在结合多尺度熵的基础上得到新的
20
个尺度的复杂度
C
i
，
C
i
＝
E
i
*
β
i
，其中
E
i
为各个尺度因子上的多尺度熵；步骤9：将
20
个尺度上的新的复杂度做平均，并将其作为脑基础状态指数其中
n
为最大尺度因子；步骤
10
：计算被测对象的脑疲劳指数
FI
，其计算公式为：其中，
F
base
为非疲劳状态下的脑基础状态指数；
F
fatigue
为疲劳状态下的脑基础状态指数；步骤
11
：判断计算出的脑疲劳指数是否在正常值范围内，若不在，则认为当前被测对象处于脑疲劳状态
。2.
如权利要求1所述的一种高灵敏度
、
高抗电磁干扰的脑疲劳检测方法，其特征在于，步骤2的具体步骤为：步骤
21
：依据固定频率的
Don chirp
声音信号公式，生成固定频率的
Don chirp
声音信号，且
Don chirp
声音信号公式包括：
1)Don chirp
信号潜伏期
‑
频率公式...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢康宁，李艳，翟雅文，周声毅，罗二平，汤池，翟明明，刘娟，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军军医大学，
类型：发明
国别省市：