【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脑电信号处理，具体涉及一种脑电异常捕捉及节律调控方法、系统、设备和存储介质。
技术介绍
1、脑电作为一种生物电现象，是生命活动的基本特征之一。人类在进行思维活动时，大脑会产生不同的脑电信号，人们可以通过在头皮上放置传感器来进行脑电信号的采集来和研究。由于不同人的大脑之间存在差异，即使同样是健康人，也无法保证每个人在大脑的同一位置会产生类似的脑电信号，所以无法通过直接对比来区分正常和异常的脑电信号。
2、当人类大脑的某一位置产生异常放电时，会产生相应的疾病。例如帕金森疾病主要影响大脑运动控制区域的神经元，会导致身体出现静止性震颤、运动缓慢，肌肉僵硬等症状。癫痫的发作可能涉及到不同的脑区，会使患者出现抽搐和意识丧失。睡眠障碍会使患者在睡眠中出现打拳、踢腿、咬牙等动作，是由脑电活动异常所导致。某些精神类疾病，如认知障碍和情感障碍，也是由于大脑的额叶、颞叶等部位出现了问题，因此脑电异常信号的检测尤为重要。
3、在目前针对脑电信号异常所导致的疾病中，医生的治疗手段包括药物治疗和在大脑中植入电极进行刺激。但药物治疗的效果往往会在疾病的后期变得越来越不明显，而植入电极会伴随着一定的风险，且只能在医院中进行治疗，需要医生和患者付出很多的时间和精力，因此急需一种便捷的治疗方法。
4、因此，为解决以上疾病的医学痛点，需要在大脑脑电出现异常后进行及时干预，进而减少不良反应和风险，从而改善患者的生活质量。例如中国专利技术专利说明书cn115120873b公开了一种头盔式闭环节律性调控器，其主要设置多个记
5、因此，如何为精确捕捉脑电异常信号并给予适当的刺激强度，成为了本领域技术人员亟待解决的技术问题和始终研究的重点。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术实施例提供一种脑电异常捕捉及节律调控方法、系统、系统、设备和存储介质，解决现有的技术问题。
2、为解决
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供以下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种脑电异常捕捉及节律调控方法，所述方法包括以下步骤：
4、采集正常人和患者的脑电数据分别得到模板数据和待检测数据，所述脑电数据为多通道的脑电数据；
5、提取模板数据中每个通道的脑电数据两两之间的相关系数，得到第一相关系数矩阵；
6、提取待检测数据中每个通道的脑电数据两两之间的相关系数，得到第二相关系数矩阵；
7、计算所有第一相关系数矩阵的平均值，得到相关系数矩阵模板；
8、比对第二相关系数矩阵与相关系数矩阵模板之间的差异捕捉异常节点；
9、根据捕捉的异常节点自适应的确定电刺激的刺激强度。
10、一实施例中，所述第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵的相关系数均通过第一相关系数提取模型计算得到；
11、所述第一相关系数提取模型为：
12、
13、式中，rx,y表示x通道和y通道的脑电信号的相关系数；x和y表示模板数据或待检测数据中所有通道采集的脑电数据中的任意两个；cov表示协方差；d表示方差。
14、一实施例中，所述相关系数矩阵模板通过模版创建模型创建；
15、所述模板创建模型为：
16、
17、式中，rmodel表示相关系数矩阵模板；n1表示模板数据的数量；ri表示第i个模板数据对应的第一相关系数矩阵。
18、一实施例中，所述比对第二相关系数矩阵与相关系数矩阵模板之间的差异捕捉异常节点包括：
19、分别提取第二相关系数矩阵和相关系数矩阵模版中每一行数值两两之间的相关系数，得到待检测数据中每个通道的相关系数异常值；
20、分别提取第二相关系数矩阵和相关系数矩阵模板中每一行数值两两之间的差值，得到待检测数据中每个通道的差值异常值；
21、分别提取待检测数据中每个通道对应的相关系数异常值和差值异常值之间的差值，得到异常值；
22、寻找待检测数据中所有通道对应的异常值最大的通道；
23、将异常值最大的通道对应的全脑网络中的节点作为异常节点。
24、一实施例中，所述待检测数据中每个通道的差值异常值通过差值异常模型计算得到；
25、所述差值异常模型为：
26、
27、式中，abdi表示待检测数据中第i个通道采集脑电的差值异常值；m表示采集通道的数量；abs表示绝对值；rp,i表示第二相关系数矩阵中的第i行；rh,i表示相关系数矩阵模板中的第i行。
28、一实施例中，所述第二相关系数矩阵和相关系数矩阵模版中每一行数值两两之间的相关系数通过第二相关系数提取模型计算得到：
29、所述第二相关系数提取模型为：
30、
31、式中，abri表示第i个通道采集脑电的相关系数异常值；rp,i表示患者相关系数矩阵中的第i行；rh,i表示相关系数矩阵模板中的第i行；cov表示协方差；d表示方差。
32、一实施例中，所述根据捕捉的异常节点自适应的确定电刺激的刺激强度包括：
33、配置起始刺激节点的预定刺激强度si；
34、选择与前额对应的节点作为起始刺激节点，利用激活传播模型激活所有节点；
35、记录异常节点第一次被激活所用时间；
36、以1为步长依次减小起始刺激节点的预定刺激强度si，并重新计算所有节点的激活情况，再次确定异常节点被激活所用时间，直至异常节点被激活的所用时间大于异常节点第一次被激活所用时间，则确定此时起始刺激节点的边界刺激强度为si-k,k为减小刺激强度的次数；
37、选取起始刺激节点中的任意一个通道在边界刺激强度的基础上增大1，并重新计算所有节点的激活情况，如果异常节点被激活所用时间与第一次被激活所用时间相同，则确定选取的节点的最终刺激强度为si+1-k，起始刺激节点中剩余节点的最终刺激强度为si-k；如果异常节点被激活所用时间大于第一次被激活所用时间，则迭代增加最终刺激强度设置为si+1-k的节点的数量。
38、一实施例中，所述选择与前额对应的节点作为起始刺激节点，利用激活传播模型激活所有节点包括：
39、将与前额对应的节点作为起始刺激节点；
40、选取起始刺激节点和剩余节点之间相关系数排名靠前的节点，作为邻居节点；
41、利用激活传播模型计算未激活的邻居节点是否满足激活条件；
42、所述激活传播模型为：
43、
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1.一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵的相关系数均通过第一相关系数提取模型计算得到；
3.如权利要求1所述的一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述相关系数矩阵模板通过模版创建模型创建；
4.如权利要求1所述的一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述比对第二相关系数矩阵与相关系数矩阵模板之间的差异捕捉异常节点包括：
5.如权利要求4所述的一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述待检测数据中每个通道的差值异常值通过差值异常模型计算得到；
6.如权利要求4所述的一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述第二相关系数矩阵和相关系数矩阵模版中每一行数值两两之间的相关系数通过第二相关系数提取模型计算得到：
7.如权利要求1所述的一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述根据捕捉的异常节点自适应的确定电刺激的刺激强度包括：
8.如权利要求
9.一种脑电异常捕捉及节律调控系统，其特征在于，所述系统包括：
10.一种穿戴设备，其特征在于，该设备包括佩戴框，所述佩戴框的形状为环形的宽条状，佩戴框具有两个自由端，两个所述自由端均由额头向耳朵方向延伸，佩戴框与额头对应的位置处设有参考电极、采集电极和刺激电极，佩戴框的内部设有控制模组，所述控制模组包括主控制器以及与主控制器电性连接的电源模组、脑电采集模组、电刺激模组、通信模组和存储模组，所述脑电采集模组与采集电极连接用于采集脑电数据，所述电刺激模组与刺激电极连接用于产生电刺激；所述主控制器包括处理器和存储器，所述存储器用于存储程序和数据，所述处理器调用存储器存储的程序，以执行权利要求1-8任一项提供的一种脑电异常捕捉及节律调控方法。
...【技术特征摘要】
1.一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵的相关系数均通过第一相关系数提取模型计算得到；
3.如权利要求1所述的一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述相关系数矩阵模板通过模版创建模型创建；
4.如权利要求1所述的一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述比对第二相关系数矩阵与相关系数矩阵模板之间的差异捕捉异常节点包括：
5.如权利要求4所述的一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述待检测数据中每个通道的差值异常值通过差值异常模型计算得到；
6.如权利要求4所述的一种脑电异常捕捉及节律调控方法，其特征在于，所述第二相关系数矩阵和相关系数矩阵模版中每一行数值两两之间的相关系数通过第二相关系数提取模型计算得到：
7.如权利要求1所述的一种脑电异常捕捉及节律调控方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：王开亮，陈彪，单永治，张宇清，
申请(专利权)人：首都医科大学宣武医院，
类型：发明
国别省市：
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