[发明专利]用于多模式神经评估的方法和设备

说明书

技术领域

本公开涉及神经评定的领域，尤其涉及用于将来自多重评定技术的结果进行组合以提供主体的神经状况的多维评估的方法和设备的开发。

背景技术

目前，脑功能的客观评定局限于对通过EEG(脑电图学)记录所收集的主体的脑部电活动数据的评估。在基本层面，脑部电信号用作正常和异常脑功能的信号，并且异常脑波模式可以是某种脑部病理学的强烈指示。

脑部电信号的客观评定可以使用分类器来执行，后者提供用于将从所记录的EEG数据提取的量化特征的矢量映射(或分类)为一个或多个预定义类别的数学函数。分类器通过形成训练数据集而建立，其中每个主体被分配以“标记”，也就是基于医生所提供并且借助于现有技术的诸如CT扫描、MRI等的诊断系统所获得的信息的神经分类。针对数据集中的每个主体，还可获得(从EEG所计算的)量化信号属性或特征的大的集合。从训练数据集建立分类器的过程涉及到(从所有量化特征的集合)选择特征子集，以及构造使用这些特征作为输入并且对具体分类产生作为其输出的对象数据的评定的数学函数。在建立分类器之后，其可以被用来将未标记数据记录分类为属于一个或其它潜在的神经分类。随后使用测试数据集报告分类准确性，该测试数据集可能也可能不与训练集合相重叠，但是针对其还可以获得先验分类数据。分类器的准确性取决于包括分类器规范的一部分的特征的选择。选择对分类任务影响最大的特征确保最佳的分类性能。

虽然脑部电活动数据提供了一种用于分析脑部功能的有价值的手段，但是通过将来自多种诊断测试的结果相结合，能够更为客观地评定例如创伤性脑损伤(TBI)之类的某些多样类型的脑部损伤或机能障碍。因此，本公开提供了一种对分类器建立过程进行扩展以将来自多重评定技术的特征或输出整合到特征选择过程之中的方法。包括来自多重评定技术的特征保持了提高分类性能而高于在仅利用从脑部电信号得出的特征所实现的性能的希望。

发明内容

本公开描述了一种用于建立对主体的神经状态进行实时评估的分类系统的方法，其中该分类系统将来自多重评定技术的结果/输出进行组合以执行主体条件的多模式评定。本公开的第一方面包括一种建立用于主体的神经状况的多模式评定的分类器的方法。该方法包括提供信号处理设备的步骤，该信号处理设备操作地连接至存储器设备，该存储器设备存储在存在或不存在脑部异常的情况下而对多个个体所执行的不同评定的结果。该信号处理设备包括处理器，其被配置为从存储器设备获得两个或多个不同评定的结果，从该两个或多个评定的结果提取量化特征，将所提取的特征存储在可选择特征的池中，从可选择特征的池中选择特征的子集以构建分类器，并且通过使用该分类器对具有先验分类信息的数据记录进行分类而确定其分类准确性。

本发明的第二方面是另一种建立用于将个体数据分类为神经状况的两个或多个类别之一的分类器的方法。该方法包括提供被配置为建立分类器的处理器，以及提供操作地耦合至该处理器的存储器设备的步骤，其中该存储器设备存储种群参考数据库，其包括在存在或不存在脑部异常的情况下对多个个体所执行的两个或多个生理或神经认知评定的结果所提取的量化特征的池。该处理器被配置为从脑部电活动数据以及对该种群参考数据库中的多个个体所执行的一个或多个其它评定选择多个特征，使用所选择的量化特征构建分类器，并且使用被先验地分配给两种类别之一的预先标记的数据记录对该分类器的性能进行评估。

本公开的又另一个方面是一种用于执行主体的神经状况的多模式评定的设备。该设备包括头戴式装置(headset)，其包括被配置为记录主体的脑部电活动的一个或多个神经电极；被配置为获取对主体所执行的一个或多个生理和神经认知评定的结果的输入设备；和操作地耦合至该头戴式装置和输入设备的基座单元。该基座单元包括处理器，其被配置为从脑部电活动数据以及对主体所执行的其它生理和神经认知评定提取量化特征，并且进一步应用多模式分类器以执行主体的神经状况到两个或多个类别的分类的步骤。

所要理解的是，以上的总体描述以及以下的详细描述都仅是示例性和解释性的而并非对如请求保护的本发明进行限制。术语“EEG信号”和“脑部电信号”在本申请中可互换地使用以表示使用神经电极从脑部所获取的信号。

结合于本说明书中并构成其一部分的附图图示了本发明的实施例，并且连同描述一起用来解释本发明各个方面的原则。

附图说明

图1图示了现有技术的用于组合多重评定的结果的方法；

图2是依据本公开示例性实施例的多模式分类器建立过程的流程图；