一种脑电异常波形标注纠正处理方法技术

本发明专利技术涉及波形数据技术领域，具体涉及一种脑电异常波形标注纠正处理方法，采用如下步骤：S10：手工标准数据阶段；S20：第一移动加权平滑阶段；S30：第二移动加权平滑阶段；S40：标注头重新定位；S50：标注尾重新定位；S60：最终标注数据：根据步骤S40、S50中的重新定位后的标注头、重新定位后的标注尾，形成最终标注数据；它应用在标注波形在框选位置不精确的情况，通过波峰与波谷自动进行纠正，且通过自动纠正可以减少标注人员工作，极大地加快标注速度；同时通过更精确的数据，给到AI训练模型，可以通过更少的样本数据，快速地实现训练过程的收敛，以及在识别模型时，检测出来的波形，定位会更加精确。会更加精确。会更加精确。

【技术实现步骤摘要】
一种脑电异常波形标注纠正处理方法


[0001]本专利技术涉及波形数据
，具体涉及一种脑电异常波形标注纠正处理方法
。

技术介绍

[0002]在脑电数据做
AI
训练之前，需要人工标注一些异常波形数据，带有标注的脑电数据
。
这些标注数据，在存储的时候，是记录其开始与结束的
X
坐标位置，如图1所示
。
其中：波峰突出为正相波，如图2所示；波谷突出的为负相波，如图3所示
。
[0003]在人工标注脑电波形时，因为脑电波形的数据量大，很多数据挤压在一起，很难定位到波形的波峰与波谷
。
在标注框选的时候光标的开始或者停止，会在波峰与波谷点位置的前与后，如图4－图5所示
。
[0004]对于这些标注数据，如果多人标注一份脑电数据，在进行合并时，如果标注位置不对应，必须要人为地进行判断是否重合
。
现有阶段，对波形数据的标注纠正方式，主要包括：
(1)
人工处理的方式：在人工处理借助于将图形放大，然后在放大的图形上，通过光标拖拉调整相应的定位，使标注位置尽量精确
。(2)
接受这种偏差：在做波形识别训练过程中，授受这种偏差，然后通过大量的样本数据，让
AI
模型自己识别各种特征
。
[0005]目前，上述针对现有波形数据的标注纠正，主要的缺点包括：
[0006](1)
人工处理的方式，需要大量的人工投入/>。
例如一个癫痫患者的脑电波检测数据，一般用
32
通道的脑电图机，采集在6小时以上，按一屏
10
秒数据，总共有
(6
×
60
×
60)/10
＝
2160
屏
。
医生在发现异常波形，并对这些异常波形进行标注的时候，需要对波形进行放大，然后框选；需要投入大量的时间进行处理，导致异常波形标注工作缓慢
。
[0007](2)
接受框选的偏差，增加大量样本数据，从而使
AI
模型能提取足够多的波形特征
。
目前，脑电检测数据量比较少，大部分都集中在各大三甲医院的神经内科，很难通过脱密的方式获取到
。
通过外面购买一份的脑电数据，欧美一些脑电网站，报价都在
200
美元左右
。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种脑电异常波形标注纠正处理方法
。
[0009]本专利技术所述的一种脑电异常波形标注纠正处理方法，采用如下步骤：
[0010]S10
：手工标准数据阶段：由脑电图医生，对脑电图数据，借助于标注工具，通过手工拖拉的方式，对异常波形数据进行手工标注；
[0011]S20
：第一移动加权平滑阶段：通过第一次移动加权算法，对波形数据进行平滑处理，得到第一次处理数据；
[0012]S30
：第二移动加权平滑阶段：对步骤
S20
中的第一次处理数据，在波形展示上出现不平滑状况，采用移动加权算法，进行第二次处理，形成第二次处理数据；
[0013]S40
：标注头重新定位；
[0014]S50
：标注尾重新定位；
[0015]S60
：最终标注数据：根据步骤
S40、S50
中的重新定位后的标注头
、
重新定位后的标注尾，形成最终标注数据
。
[0016]进一步地，步骤
S40
中的标注头重新定位，采用如下步骤：
[0017]S401
：标注波形类型识别：对脑电图中的波形图中的某波段框选，形成框选波段，该框选波段左端的框选边界值为
A1
，框选波段右端的框选边界值为
A2
，框选中间的值为
C0
，取平均值
avg
＝
(A1+A2)/2
，如果
C0>avg
，说明是负相波，相反为正相波；
[0018]S402
：标注头重新定位：设定步骤
S401
中的框选波段的左端为
A1
点；
[0019]S403
：由于标注时，如果该
A1
点不是完全在波峰或者波谷，因此根据波峰
、
波谷的情况，对
A1
点进行调节，形成重新定位后的标注头
。
[0020]进一步地，步骤
S50
中的标注尾重新定位，采用如下步骤：
[0021]步骤
S501
：设定步骤
S401
中的框选波段的右端为
A2
点；
[0022]步骤
S502
：由于标注时，如果该
A2
点不是完全在波峰或者波谷，因此根据波峰
、
波谷的情况，对
A2
点进行调节，形成重新定位后的标注尾
。
[0023]采用上述结构后，本专利技术有益效果为：本专利技术所述的一种脑电异常波形标注纠正处理方法，它应用在标注波形在框选位置不精确的情况，通过波峰与波谷自动进行纠正，且通过自动纠正可以减少标注人员工作，极大地加快标注速度；同时通过更精确的数据，给到
AI
训练模型，可以通过更少的样本数据，快速的实现训练过程的收敛，以及在识别模型时，检测出来的波形，定位会更加精确
。
附图说明
[0024]此处所说明的附图是用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，但并不构成对本专利技术的不当限定，在附图中：
[0025]图1是本专利技术中的
技术介绍
中的带有标注的脑电数据的示意图；
[0026]图2是图1中的
I
部放大图；
[0027]图3是图1中的
II
部放大图；
[0028]图4是本专利技术中的在标注框选的时候光标的开始或者停止，在波峰点位置的前与后的示意图；
[0029]图5是本专利技术中的在标注框选的时候光标的开始或者停止，在波谷点位置的前与后的示意图；
[0030]图6是本专利技术中的拓扑示意图；
[0031]图7是本专利技术中的手工标注数据的脑电图原始数据波形示意图；
[0032]图8是本专利技术中的一次平滑后的脑电图数据波形示意图；
[0033]图9是本专利技术中的二次平滑后的脑电图数据波形示意图；
[0034]图
10
是本专利技术中的标注波形类型识别的脑电图数据波形示意图
。
具体实施方式
[0035]为使本专利技术实施例的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种脑电异常波形标注纠正处理方法，其特征在于：采用如下步骤：
S10
：手工标准数据阶段：对脑电图数据，借助于标注工具，通过手工拖拉的方式，对异常波形数据进行手工标注；
S20
：第一移动加权平滑阶段：通过第一次移动加权算法，对波形数据进行平滑处理，得到第一次处理数据；
S30
：第二移动加权平滑阶段：对步骤
S20
中的第一次处理数据，在波形展示上出现不平滑状况，采用移动加权算法，进行第二次处理，形成第二次处理数据；
S40
：标注头重新定位；
S50
：标注尾重新定位；
S60
：最终标注数据：根据步骤
S40、S50
中的重新定位后的标注头
、
重新定位后的标注尾，形成最终标注数据
。2.
根据权利要求1所述的一种脑电异常波形标注纠正处理方法，其特征在于：步骤
S40
中的标注头重新定位，采用如下步骤：
S401
：标注波形类型识别：对脑电图中的波形图中的某波段框选，形成框选波段，该框选波段左端的框选边界值为
A1
，框选波段右端的框选边界值为
A2

【专利技术属性】
技术研发人员：彭达明，温冠洪，丁胜财，
申请(专利权)人：广东美兰特科技有限公司，
类型：发明
国别省市：