[发明专利]一种非线性参数脑电地形图的方法

说明书

技术领域

本发明涉及脑电信号处理方法和脑电地形图技术。

背景技术

脑电图(Electroencephalogram,EEG)是我们了解大脑活动及状态的重要手段，脑电地形图(EEG mapping)则是目前在临床上应用广泛的一种脑电图诊断技术。脑电地形图技术首先从脑电图中提取出特征参数，然后结合采集EEG时电极的摆放位置，将特征参数作为由位置决定的标量函数绘制到二维平面上，从而将EEG的时域波形变为能够同时定位和定量的地形图。

目前，脑电地形图绘制主要依赖于频域参数，即，依据频率成分的不同将脑电划分为δ(0.5Hz～4Hz)、θ(4Hz～8Hz)、α(8Hz～13Hz)、β(13Hz～30Hz)等不同节律，相应节律的绝对能量或相对能量构成地形图绘制中的特征参数。

当前的脑电地形图技术存在以下局限：

首先，频域分析本质上是一种线性分析方法，而且分析结果对于非平稳的数据不具备鲁棒性。然而，脑电信号富含非线性成分，而且常常是非平稳的，因此，频域参数对于脑电特征的捕捉能力有限。

此外，脑电信号信噪比低，常常含有多种伪迹，现有的诊断分析(包括频域分析)前一般需要有经验的医生进行人工去除伪迹，大大降低了脑电诊断技术的方便性与自动性。

针对上述局限，如能建立反映脑电非线性特性的地形图方法，很好地抵御脑电固有的非平稳性以及各种干扰、伪迹，必将在临床上为脑电诊断提供更为准确、快捷的诊断途径。

发明内容

本发明的目的在于提供一种非线性参数脑电地形图方法，基于脑电信号的非线性特性有效反映大脑活动状态，并能有效抵御脑电信号的非平稳特性，同时不需要人工去除伪迹等预处理。

本发明的目的是这样实现的：

基于采集的多导脑电图信号，经动态非线性编码构成多维编码序列，提取编码序列的非线性特征参数----信息增量熵，然后结合采集EEG时电极在头皮的摆放位置，将特征参数作为由位置决定的标量函数，经二维插值后绘制到模拟的头部顶视图上，实现非线性参数脑电地形图。本发明的核心包括动态非线性编码和非线性特征参数提取两大部分。

进一步，本发明中所述的动态非线性编码，包括以下步骤：

对于头皮无创采集到的多导联EEG信号{x_i:1≤i≤N}，考察其概率分布，并计算一阶差分序列{Δx_i:1≤i≤N-1}，依据其概率分布及一阶差分序列的符号进行编码构成新的二进制编码序列{s_i:1≤i≤N-1}。设二进制编码字长为m，编码规则描述如下：

首先对{x_i:1≤i≤N}排序后进行2^m-1等分，找到2^m-1-1个等分位点，记为则

然后依据差分序列对{s_i}最后一位进行修正，

从而得到非线性编码序列{s_i}。

该编码规则以概率编码为基础，突破了幅度编码的线性局限，还能大大削弱原本在幅度域上较大的突变干扰造成的扰动，同时，通过引入差分序列符号，将原始信号的高频成分也引入了编码规则,从而有效抵御了非平稳趋势项的影响。

进一步，本发明中所述的多维信息增量熵计算，包括下列步骤：

将二进制编码序列{s_i}转换为十进制序列{y_i}；

对序列{y_i}分别做2维、3维延迟嵌入，得到矢量序列{B⁽²⁾(i)}、{B⁽³⁾(i)}；

分别计算2维延迟嵌入和3维延迟嵌入下，两矢量相同的概率C⁽²⁾、C⁽³⁾；

计算序列信息增量熵值

该信息增量熵反映了在编码规则下，编码序列的一步可预测性或信息增量。

进一步，本发明中所述的脑电地形图绘制，包括下列步骤：

按照脑电采集的电极摆放位置，将前述得到的多维信息增量熵，构造成由电极位置决定的二维函数；

以电极摆放位置为节点，对模拟的头部顶视图进行二维函数的插值；

最后，将插值后函数值映射到颜色域或灰度域，绘制出头部顶视图的非线性脑电地形图。