【技术实现步骤摘要】
本申请涉及生理信号处理，尤其涉及一种基于人因智能的脑电信号校正方法及装置。
技术介绍
1、脑电波(electroencephalogram，eeg)是大脑在活动时，大量神经元细胞之间传递信息时产生的生物电信号。通过采集并分析目标物的脑电信号，可以确定目标物的健康状态。其中，该脑电信号包括：目标物未受到预设刺激前的部分脑电信号，且该部分脑电信号通常作为脑电信号的基线。
2、在采集该部分脑电信号的过程中，目标物可能会受到意外刺激，导致脑电信号的基线发生波动。若直接根据基线发生波动的脑电信号确定目标物的健康状态，则会导致确定的健康状态的准确性较低。
3、因此，相关技术中一般会重新采集目标物的未受到该意外刺激的脑电信号。但是，这会导致该脑电信号的获取效率较低。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于人因智能的脑电信号校正方法及装置，可以解决相关技术中能够用于准确确定目标物的健康状态的脑电信号的获取效率较低的问题。所述的技术方案如下：
2、一方面，提供了一种基于人因智能的脑电信号校正方法，所述方法包括：
3、采集目标物的多模态生理信号，所述多模态生理信号包括：脑电信号，以及除所述脑电信号外的目标生理信号；
4、若基于所述目标生理信号确定所述目标物受到非预设刺激，则对所述脑电信号进行校正；
5、其中，校正后的所述脑电信号与参考脑电信号的相似度大于相似度阈值，所述参考脑电信号为所述目标物未受到所述非预设刺激的情况下所采集的脑
6、可选的，对所述脑电信号进行校正，包括：
7、对所述脑电信号中的异常信号进行校正；
8、其中，所述异常信号为在所述目标物从受到非预设刺激到恢复期间所采集的部分脑电信号。
9、可选的，所述脑电信号包括：多个信号值；对所述异常信号进行校正，包括：
10、按照采样时刻的先后顺序，依次对所述异常信号包括的各个异常信号值进行校正。
11、可选的，依次对所述异常信号包括的各个异常信号值进行校正，包括：
12、对于所述异常信号中的每个异常信号值，基于所述异常信号值对应的第一信号值集合，对所述异常信号值进行校正；
13、其中，所述第一信号值集合包括采样时刻连续的n个信号值，所述n个信号值中的目标信号值的采样时刻与所述异常信号值的采样时刻相邻，所述目标信号值为所述n个信号值中采样时刻最早的信号值或采样时刻最晚的信号值；
14、校正后的所述异常信号值对应的第二信号值集合的统计值，与所述第一信号值集合的统计值的差值小于第一阈值，所述第二信号值集合包括：所述校正后的异常值，以及所述第一信号值集合中采样时刻连续的n-1个信号值，所述n-1个信号值包括所述目标信号值。
15、可选的，所述统计值包括：标准差和均值中的至少一种。
16、可选的，所述方法还包括：
17、若确定所述目标生理信号发生突变，则确定所述目标物受到非预设刺激。
18、可选的，所述方法还包括：
19、若当前采样时刻采集到所述目标生理信号的信号值与前一个采样时刻采集到所述目标生理信号的信号值的差值大于第二阈值，且所述当前采样时刻位于预设刺激的施加时段之外，则确定所述目标生理信号发生突变。
20、可选的，在确定所述目标物受到非预设刺激后，所述方法还包括：
21、将从所述目标生理信号发生突变开始，到所述目标生理信号恢复期间所采集到的部分脑电信号确定为所述异常信号。
22、可选的，所述目标脑电信号为皮肤温度信号和皮肤电活动信号中的至少一种。
23、另一方面，提供了一种基于人因智能的脑电信号校正装置，所述校正装置包括：
24、采集模块，用于采集目标物的多模态生理信号，所述多模态生理信号包括：脑电信号，以及除所述脑电信号外的目标生理信号；
25、校正模块，用于若基于所述目标生理信号确定所述目标物受到非预设刺激，则对所述脑电信号的进行校正；
26、其中，校正后的所述脑电信号与参考脑电信号的相似度大于相似度阈值，所述参考脑电信号为所述目标物未受到所述非预设刺激的情况下所采集的脑电信号。
27、再一方面，提供了一种多模态生理信号采集设备，包括：存储器，处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方面所述的方法。
28、再一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述方面所述的方法。
29、本申请提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
30、本申请提供了一种基于人因智能的脑电信号校正方法及装置，采集设备可以采集多模态生理信号，该多模态生理信号包括：脑电信号和除脑电信号外的目标生理信号。且该采集设备在基于目标生理信号确定目标物受到非预设刺激后，即可校正该脑电信号，校正后的脑电信号与未受到非预设刺激的情况下所采集的脑电信号的相似度大于相似度阈值。由此可见，本申请提供的方法无需重新采集目标物的脑电信号，即可得到用于准确确定目标物的健康状态的脑电信号，因此提高了该脑电信号的获取效率。
31、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
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1.一种基于人因智能的脑电信号校正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述脑电信号进行校正，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述脑电信号包括：多个信号值；对所述异常信号进行校正，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依次对所述异常信号包括的各个异常信号值进行校正，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求2至5任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在确定所述目标物受到非预设刺激后，所述方法还包括：
9.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，
10.一种基于人因智能的脑电信号校正装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种多模态生理信号采集设备，其特征在于，包括：存储器，处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-9中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人因智能的脑电信号校正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述脑电信号进行校正，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述脑电信号包括：多个信号值；对所述异常信号进行校正，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依次对所述异常信号包括的各个异常信号值进行校正，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求2至5任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：北京津发科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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