【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脑电信号模式识别，具体为一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法。
技术介绍
1、脑电信号是通过头皮表面测量脑部神经元活动的一种非侵入性的神经影像学技术。它可以用来研究脑功能的组织和动态变化，比如脑区间的功能连接。相比于传统的脑电信号分析方法，功能连接分析更关注脑区间的相互作用，而不是单个脑区的活动。通过这种方法，可以了解脑区间同步性的特点，如同步强度、同步时延和同步模式等，并进一步研究这些同步性与行为和认知过程之间的关系。
2、目前为止，基于脑电的功能连接主要是基于节点的功能连接，然而，基于节点功能连接容易受到数据集异质性的干扰，可能无法很好地捕捉大脑区域之间复杂的相互作用特征，并且这种以节点为中心的方法一个局限性是，它不能捕获潜在的有意义的特征或边之间的相互关系，但是在目前的研究现状中，还并未发现基于边的功能连接应用于脑电数据。
3、于是，有鉴于此，提出一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案包括以下步骤：
3、步骤s1：获取静息态脑电数据，并对其进行预处理得到干净的时间序列数据；
4、步骤s2：采用带通滤波器对预处理后的数据进行带通滤波，得到不同频段的时间序列x(t)；
5、步骤s3：对每个频段时间序列进行希尔伯特变换提取每个
6、
7、φj(t)为节点j的瞬时相位，其中是xj(t)的hilbert变换；
8、步骤s4：将希尔伯特变换后的时间序列φ(t)划分为长度为n的时间窗，φ(t)＝[φt,…φt+n-1]，对每个时间窗的数据分别进行以下步骤；
9、步骤s5：将每个时间窗内每个通道与其余通道的瞬时相位差作为边时间序列，具体如下：
10、|δφn,m(t)|＝|nφi(t)-mφj(t)|<const
11、其中,n,m均为整数，φi,φj是时间序列i,j的相位；
12、步骤s6：计算每个时间窗任意两条边的相关性得到phefc矩阵。
13、进一步的，所述s1中数据预处理包括去除无用电极、滤波、去眼电、去伪迹、重参考。
14、进一步的，所述s2中采用带通滤波器对预处理后的数据进行带通滤波，输出信号为h(s)＝(k(s))/((s-s1)(s2-s))，其中，s表示频域复变量，s1和s2分别表示滤波器的下限和上限截止频率，k(s)表示滤波器增益函数，最终分频为delta(1-4hz)、theta(4-7hz)、alpha(8-13hz)、beta(13-30hz)四个频段。
15、进一步的，所述s3中对每个频段时间序列进行希尔伯特变换提取每个通道的瞬时相位,设xi＝[xi(1),…xi(t)]和xj＝[xj(1),…xj(t)]分别是节点i和j的时间序列,时间序列xj(t)的瞬时相位为:
16、
17、其中
18、
19、是xj(t)的hilbert变换，v表示柯西主值。
20、进一步的，所述s4中将希尔伯特变换后的时间序列φ(t)划分为长度为n的时间窗φ(t)＝[φt,…φt+n-1]。
21、进一步的，所述s5中计算每个时间窗n个通道中两两时间序列之间的相位差，相位差即为连边时间序列，连边时间序列表示两个节点在每一时刻的相位同步关系；计算它们之间在t时刻的相位差:
22、|δφn,m(t)|＝|nφi(t)-mφj(t)|<const。
23、进一步的，n,m均为整数，φi,φj是时间序列i,j的相位。如果两时间序列是同步变化的，那么相位差将趋近于一个常数，将相位差时间序列作为边序列，设rij＝[|nφi(1)-mφj(1)|,…,|nφi(t)-mφj(t)|]和ruv＝[|nφu(1)mφv(1)|,…,|nφu(t)-mφv(t)|]是边{i,j}和{u,v}的时间序列。
24、进一步的，所述s6中计算每个时间窗任意两条边的相关性得到phefc矩阵，公式如下：
25、
26、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：采用相位锁定作为边序列，从边与边的功能连接角度来解释大脑活动的神经机制，提高了利用脑电数据识别精神类疾病任务的分类准确率，为患者的诊断提供一个全新的角度，对精神类疾病早诊断，早干预提供关键的见解；解决了脑电信号分析中传统的节点功能连接中无法反映空间不同区域之间的交互是如何随着时间的推移而演变的问题。
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1.一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法，其特征在于，所述S1中数据预处理包括去除无用电极、滤波、去眼电、去伪迹、重参考。
3.根据权利要求2所述的一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法，其特征在于，所述S2中采用带通滤波器对预处理后的数据进行带通滤波，输出信号为H(s)＝(K(s))/((s-s1)(s2-s))，其中，s表示频域复变量，s1和s2分别表示滤波器的下限和上限截止频率，K(s)表示滤波器增益函数，最终分频为Delta(1-4Hz)、Theta(4-7Hz)、Alpha(8-13Hz)、Beta(13-30Hz)四个频段。
4.根据权利要求3所述的一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法，其特征在于，所述S3中对每个频段时间序列进行希尔伯特变换提取每个通道的瞬时相位,设xi＝[xi(1),…xi(t)]和xj＝[xj(1),…xj(t)]分别是节点i和j的时间序列,时间序列xj(t)的瞬时相位为:
5.根据权利要求4所述
6.根据权利要求5所述的一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法，其特征在于，所述S5中计算每个时间窗N个通道中两两时间序列之间的相位差，相位差即为连边时间序列，连边时间序列表示两个节点在每一时刻的相位同步关系；计算它们之间在t时刻的相位差:
7.根据权利要求6所述的一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法，其特征在于，所述S6中计算每个时间窗任意两条边的相关性得到PHeFC矩阵，公式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法，其特征在于，所述s1中数据预处理包括去除无用电极、滤波、去眼电、去伪迹、重参考。
3.根据权利要求2所述的一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法，其特征在于，所述s2中采用带通滤波器对预处理后的数据进行带通滤波，输出信号为h(s)＝(k(s))/((s-s1)(s2-s))，其中，s表示频域复变量，s1和s2分别表示滤波器的下限和上限截止频率，k(s)表示滤波器增益函数，最终分频为delta(1-4hz)、theta(4-7hz)、alpha(8-13hz)、beta(13-30hz)四个频段。
4.根据权利要求3所述的一种基于相位锁定边的脑电功能连接构建方法，其特征在于，所述s3中对每个频段时间序列...
【专利技术属性】
技术研发人员：周梦妮，史航，吴景龙，牛焱，相洁，武旭斌，
申请(专利权)人：苏州洛萨贝科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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