專利名稱：一種腦電波采集的穴位選擇方法
技術領域：
本發(fā)明涉及電子醫(yī)學領域，尤其涉及一種腦電波信號采樣方法。
背景技術：
腦電是腦神經(jīng)細胞在大腦皮層和和頭皮表面的電生理活動表現(xiàn)，它能夠有效地反映大腦生理、病理狀況及大腦的功能狀態(tài)。不同的思維狀態(tài)和情緒變化，都能在不同的大腦皮層位置反映出不同的腦電信號，因此腦電信號含有豐富的有用信息。在生物醫(yī)學中，腦電被作為醫(yī)療診斷和疾病治療的有效手段；在認知研究中，腦電作為人類思維起源的重要工具。首先發(fā)現(xiàn)人類具有腦電活動特性的是德國精神病學家Hans Berger，他于1929年發(fā)表了首篇關于人類腦電的論文。傳統(tǒng)方法主要從時域、頻譜和統(tǒng)計學的角度研究腦電。時域分析主要是研究腦電的波形、幅度，相位等特征，頻域分析方法是分析腦電波在不同頻段上的分布。它們能夠描述腦電的部分特征，但靈敏度差，且無法分析大腦活動的本質(zhì)特征。近年來小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡和非線性動力學等方法也開始應用于腦電信號的分析，它們代表了腦電信號分析的新方向。用混沌理論研究腦電已成為非常重要的一個領域，大腦被認為是一個非線性動力系統(tǒng)。從研究目的來劃分，主要有以下兩個領域(1)揭示腦的工作機制，研究人體處于不同生理狀態(tài)、不同腦功能狀態(tài)下的非線性動力學特征。(2)研究人體處于病理狀態(tài)下非線性動力學的變化，為臨床提供分析和診斷的依據(jù)。Whitney的相空間重構(gòu)理論和Takens的延遲重構(gòu)定理提供了從實驗時間序列重構(gòu)系統(tǒng)相空間的理論基礎?；谠摾碚摚瑢Ψ蔷€性時間序列進行分析和研究，可以非常有效的描述目標系統(tǒng)，這也使得對未知的復雜系統(tǒng)的研究成為可能。在對非線性序列進行相空間重構(gòu)的時候，影響重構(gòu)效果的兩個主要參數(shù)為延遲時間和嵌入維數(shù)，總的原則是保證采樣時間序列能最大限度地重現(xiàn)原系統(tǒng)的非線性特性，盡可能地保持系統(tǒng)的信息。非線性動力學方法是研究腦電信號的新思路，對加深人類對腦的理解和疾病檢測、診斷和治療都將起到巨大的作用?！禔pplied Mathematics and Computation)) (2009, 207 (I) :63_74)討論了腦電信號的非線性動力學特性，《IEEE Transactions on Biomedical Engineering)) (2011, 58 (4) 1084-1093)運用相空間重構(gòu)理論研究了人在處于不同身體狀態(tài)時的腦信號變化情況。他們僅是對已采集的腦電信號進行處理，但是對腦電信號的采集卻并未提及，而我們認為，腦電信號的采集是腦電信號處理的一個最為重要的環(huán)節(jié)，如果采集到的信號能夠包含最大的信息量，那么必將為后續(xù)處理提供便利。這主要是因為大腦并非單一節(jié)點，在大腦不同部位采集到的信號的差異是很大的，如何從中選出最優(yōu)的一路信號，使它能最大量地表征大腦的狀態(tài)，包含最大的信息量。傳統(tǒng)方法一般選取頭部穴位的信號作為候選信號，但是無法對所采集的穴位信號做出優(yōu)化選擇。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有技術在選擇大腦觀察穴位時，腦電波信息不完整和多通道測量帶來的復雜性，本發(fā)明提出了一種新的腦電波觀測穴位的方法，能夠在保證腦電波信息采集完整的同時，簡化腦電波采集的復雜性，為后續(xù)腦電波實時分析節(jié)約了大量時間。本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案包括以下步驟首先，獲取腦電波信號，即采集人體大腦的腦電波信號；以大腦的32個穴位為采集對象，分別構(gòu)建穴位通道，通過設定時間長度，得到32個穴位通道的腦電波信號；將32個穴位通道的數(shù)據(jù)分別進行存儲，得到32個等長度的數(shù)組；然后，利用相空間重構(gòu)理論分別將每個數(shù)組作為一個單獨的系統(tǒng)分量進行研究， 確定系統(tǒng)重構(gòu)的嵌入維數(shù)m和延遲時間τ ;首先采用FNN法(《Phys. Rev. Α》，1992，45 : 3403-3411)確定嵌入維數(shù)m，然后采用AD法(((Physica D)), 1994 73 :82_98)的第一極值點作為延遲時間τ的數(shù)值；其次,通過對每個數(shù)組的逐一分析,可以得到Iii1. . . Iiii. . m32,其中Iiii表示第i個學位通道的數(shù)據(jù)的嵌入維數(shù)；通過對嵌入維數(shù)的比較進行研究通道的篩選如果mmax > 32 (mfflax 表示所有通道中的最大嵌入維數(shù))，增加采集對象，即增加采集穴位個數(shù)，使其等于mmax，如果mmax ( 32，則選取具有mmax的通道為研究對象，同時保留Hii = I的通道；包含mmax的通道是包含信息最多的通道，HIi = I的通道是腦波信息相對獨立的通道；最后，獲取腦電波重構(gòu)模型信息以Himax為嵌入維數(shù)，以其對應的τ為延遲時間， 重構(gòu)系統(tǒng)模型X (O) = [X (O) , X ( τ ) , X (2 τ ) , L, X ((m_l) τ )]X(I) = [χ (I) , X ( τ+1) , X (2 τ+1) , L, X ((m_l) τ +1)]...................................X (η) = [χ (η)，χ (η+ τ ), χ (η+2 τ )，L，χ (η+ (m_l) τ )]...............................................................X(m-l) = [χ (rn-1), χ (m_l+τ ), χ (m-1+2 τ ), L, χ ((rn-1) ( τ+1))]此時X (O).... X (m-ι)的所有數(shù)據(jù)都是來自具有最大嵌入維數(shù)mmax的通道，但是卻能反映其它通道的信息，例如X (O)表示I通道的信息，X⑴表示2通道信息，X (η)表示η+1 通道信息。因此包含mmax的通道包含除Hli = I通道以外其它所有通道的相關信息，后續(xù)分析只需采集mmax與m = I通道數(shù)據(jù)，無需在對所有的穴位進行數(shù)據(jù)采集。本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明從腦電波信號的采集出發(fā)，利用了相空間重構(gòu)的理論，通過對每個通道信號重構(gòu)的嵌入維數(shù)進行比較，選擇了包含信息最多的通道以及信息相對比較獨立的通道，根據(jù)相空間重構(gòu)理論，可以從包含信息最多的通道中還原出其它通道的信息。同時，本發(fā)明提出了相空間重構(gòu)的聯(lián)合算法，在保證計算精度的同時，大大提高了重構(gòu)的速度，為腦電波信號的實時分析提供了保證；本發(fā)明數(shù)學模型簡單，物理意義明確，易于實現(xiàn)且計算效果準確。下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明。


圖I初始選擇的腦電波觀測穴位圖2是本發(fā)明所述的相空間重構(gòu)腦電波分析操作流程具體實施例方式本發(fā)明要找出定量的依據(jù)，首先大量采集穴位信息，然后提出了一種標準來衡量各穴位信息量的大小、并最終選出單路信號進行處理的步驟。本實施例是根據(jù)附圖2所示的操作流程，并基于附圖I所示的人體大腦電波信號采集的一個簡單實施方案。首先可以通過腦電信號采集設備采集初始選定32個穴位的信號，將得到的數(shù)據(jù)通過USB數(shù)據(jù)線傳輸?shù)絇C機中，在PC機中對傳輸數(shù)據(jù)的類型進行轉(zhuǎn)換，按照采集通道存儲 {x(ti)}。然后比較每個通道的嵌入維數(shù)m值，得到最大的嵌入維數(shù)值mmax，如果mmax >32，增加采集對象，即增加采集穴位個數(shù)，使其等于mmax，如果mmax ( 32，則mmax對應的通道所含信息量最大，并選取該路為最終的優(yōu)選通道，同時保留m= I的通道；mmax是包含信息最多的通道，m = I是腦波信息相對獨立的通道；最后，則選取具有最大嵌入維數(shù)mmax的通道為研究對象，同時保留嵌入維數(shù)m = I 的通道；因為mmax是包含信息最多的通道，m = I是腦波信息相對獨立的通道本發(fā)明最終獲得的人體大腦信號采集時比較合適的采集穴位，通過相空間重構(gòu)理論簡化了信號采集的復雜度，增強了腦電波信號實時分析的效果，能夠準確的重構(gòu)出整個大腦信號輸出，系統(tǒng)重構(gòu)的數(shù)學模型簡單，物理意義明確，易于實現(xiàn)，效果準確。
權(quán)利要求
1.一種腦電波采集的穴位選擇方法，其特征在于包括下述步驟首先，以大腦的32個穴位為采集對象，分別構(gòu)建穴位通道，通過設定時間長度，得到32 個穴位通道的腦電波信號；將32個穴位通道的數(shù)據(jù)分別進行存儲，得到32個等長度的數(shù)組；然后，利用相空間重構(gòu)理論分別將每個數(shù)組作為一個單獨的系統(tǒng)分量進行研究，采用 FNN法確定嵌入維數(shù)m，采用AD法的第一極值點作為延遲時間τ的數(shù)值；其次，對每個數(shù)組逐一分析，得到Hl1. . .Hli. .m32，其中Hii表示第i個學位通道的數(shù)據(jù)的嵌入維數(shù)；通過對嵌入維數(shù)的比較進行研究通道的篩選如果Himax > 32，HImax表示所有通道中的最大嵌入維數(shù)，增加采集穴位個數(shù)，使其等于mmax，如果mmax ( 32，則選取具有mmax的通道為研究對象，同時保留Hli = I的通道；包含Hlmax的通道是包含信息最多的通道，Hli = I的通道是腦波信息相對獨立的通道；最后，獲取腦電波重構(gòu)模型信息以HImax為嵌入維數(shù)，以其對應的τ為延遲時間，重構(gòu)系統(tǒng)模型X(O) = [X (O) , X ( τ )，X (2 τ )，L, X ((m_l) τ )]X (I) = [χ (I), X ( τ+1), X (2 τ+1), L, X ((m_l) τ +1)]X (η) = [χ (η), χ (η+ τ ), χ (η+2 τ ), L, χ (η+ (m_l) τ )]X (m-Ι) = [χ (m-1)，χ (m_l+ τ ), χ (m-1+2 τ ), L, χ ((m_l) ( τ +1))] 后續(xù)分析只采集mmax與m = I通道數(shù)據(jù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種腦電波信號采集的穴位選擇方法，最終獲取正確的采集通道。通過腦電設備獲取多個大腦穴位信號，利用相空間重構(gòu)的方法分析這些穴位的信號，然后比較各個穴位信號的嵌入維數(shù)的大小，選取包含信息比較多的通道以及相對比較獨立的通道作為后續(xù)研究對象，其它通道的信息可以從嵌入維數(shù)較大的通道中重構(gòu)出來，簡化了腦電波穴位信號采集的復雜度。本發(fā)明增強了腦電波信號實時分析性；其數(shù)學模型簡單，物理意義明確，且容易實現(xiàn)。
文檔編號A61B5/0476GK102579040SQ20121007106
公開日2012年7月18日 申請日期2012年3月18日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月18日
發(fā)明者孫恒義, 張菁, 李慧敏, 樊養(yǎng)余, 賈蒙 申請人:西北工業(yè)大學