一种心、脑与心脑耦合监测评估方法技术

本发明专利技术公开了一种心、脑与心脑耦合监测评估方法，涉及脑电数据及心电数据处理技术领域，该方法包括：同步采集用户的脑电信号EEG和心电信号ECG，并对脑电信号和心电信号分别进行预处理；基于预处理后的脑电信号，计算传统脑电频域指标；基于预处理后的心电信号，计算传统心率变异性指标；基于预处理后的脑电信号和预处理后的心电信号，计算心脑耦合指标，心脑耦合指标包括大脑对心脏的作用指标及心脏对大脑的作用指标；根据传统脑电频域指标、传统心率变异性指标和心脑耦合指标，对用户的心脑健康进行评估。本发明专利技术能够计算具有动态性的心脑耦合指标，从而量化大脑和心脏之间的双向作用，实现了对用户全面的心、脑监测评估。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于脑电数据及心电数据处理，具体涉及一种心、脑与心脑耦合监测评估方法。

技术介绍

1、越来越多的证据表明，心脏健康和大脑健康之间存在密切的相互作用。脑心交互作用(brian heart interaction，bhi)通常被定义为自主神经系统(autonomic nervoussystem，ans)与中枢神经系统(central nervous system，cns)之间的相互作用，是心脑耦合作用的一种体现。这种生理系统相互作用的定量评估是理解健康和疾病生理的关键技术基础。然而，现有的数学模型只能量化心脏对大脑或大脑对心脏的单方面作用，缺少对心脑相互作用进行全参数估计的多变量建模框架，无法提供动态的、定向的心脑耦合指标。

2、现有技术中还有一种利用深度学习对心脑耦合进行量化的方法，这不仅需要大量的临床数据对神经网络模型进行训练，同时也使得心脑耦合作用的解释及理解非常困难，特别是辅助于临床决策时，需要一种透明性、解释性更高的心脑耦合量化评估方法。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种心、脑与心脑耦合监测评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的心、脑与心脑耦合监测评估方法，其特征在于，按照如下步骤对所述脑电信号进行预处理：

3.根据权利要求2所述的心、脑与心脑耦合监测评估方法，其特征在于，基于所述预处理后的脑电信号，计算传统脑电频域指标的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的心、脑与心脑耦合监测评估方法，其特征在于，所述不同频段包括：delta∈[1-4]Hz、theta∈[4-8]Hz、alpha∈[8-13]Hz、beta∈[13-30]Hz、gamma∈[30-45]Hz。

>5.根据权利要求1...

【技术特征摘要】

1.一种心、脑与心脑耦合监测评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的心、脑与心脑耦合监测评估方法，其特征在于，按照如下步骤对所述脑电信号进行预处理：

3.根据权利要求2所述的心、脑与心脑耦合监测评估方法，其特征在于，基于所述预处理后的脑电信号，计算传统脑电频域指标的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的心、脑与心脑耦合监测评估方法，其特征在于，所述不同频段包括：delta∈[1-4]hz、theta∈[4-8]hz、alpha∈[8-13]hz、beta∈[13-30]hz、gamma∈[30-45]hz。

5.根据权利要求1所述的心、脑与心脑...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁凯，王振，邵子强，生晓娜，赵煦萌，朱一飞，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：

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