[发明专利]脑波分析方法及其装置

说明书

本发明公开了一种脑波分析方法及其装置，其是基于非线性波形分解技术将脑波信号的内生特征变化进行拆解，并通过解调变的演算抽取分离各成分的调变信号，包含频率调变及振幅调变，更参照一特征屏蔽决定是否针对抽取的调变信号进行更进一步的信号成分拆解及解调变，若否，即可依据特征屏蔽，取得代表脑波内生特征的多维度变化，进一步通过量化计算、分类判断的演算得到脑功能活动状态。本发明不但可以有效提高判别的准确率，更利用特征屏蔽的作用大幅减少计算复杂度与计算量。

技术领域

本发明涉及一种脑波分析技术，特别是关于一种可判断脑功能状态的脑波分析方法及其装置。

背景技术

目前，脑波分析包含有波形分析(Waveform analysis)、时频分析(Time-frequency analysis)、乱度分析(Complexity measurement)等，其中，时频分析为一种重要的参考依据，但其计算结果用于评估脑功能状态(Brain activity)却常受限于频谱计算的限制，例如，数学基本假设、时频分辨率、失真及谐波影响等限制，导致其应用面上的可使用性大幅降低。另一方面，时频分析的解析过程往往仅能针对线性加法的演算结果进行分析，对于乘法则较无合适的方式能分析其特性。

以发生癫痫时的脑波为例，现有技术中采用时频分析癫痫发作时的脑波，可以发现在癫痫发作时，脑波呈现的变化会包含有频率的变化(新增30～40Hz的震荡成分)、振幅的变化。但是，大部分的生理信号是由许多作用与机制(Mechanism)组合而成的，若将神经网络(Neuron network)转换成数学模型，其演算会包含加法与乘法，且神经元之间有分层(Layer)的结构；其中神经网络最终输出则为脑波测量设备测量到的脑波信号。而一般脑波分析技术目的在于解析“运作过程中的特征”或“对应的脑功能状态”，但是以现有的技术来说，难以对乘法的信号调变有很好的解析方法。

目前已公开的专利亦各自存在有不同的不足。如美国专利US 6,480,743 B1，其公开了一种用以治疗神经疾病的适应性脑刺激的系统与方法，但此专利前案是采用半波分析取得参数，以设定治疗电刺激波形，其癫痫及参数设定主要依据原始脑波信号，导致其判断结果较易受到感测到的原始脑波信号的偏移影响。如美国专利US 8,131,352 B2公开了一种用于回馈控制式神经系统事件检测器中自动调整检测阀值的系统与方法，其是以原始脑波振幅特征为判断基础，并以一阀值作为参数调整的依据，但是采用信号振幅涵盖的特征信息相当广，较易因感测信号的偏移影响而产生误判的情形。如美国专利US 6,810,285 B2公开了一种使用植入装置进行感测和检测的方法与系统，其是通过波形分析(包含时间区间分析和特征撷取分析)侦测神经事件，其演算均基于脑波信号的原始波形，使得其判断结果较易受到干扰，且准确率也受限于部分神经功能的调节呈现于调变后的信号，无法通过原始波形的特征进行评估与估算。如中国台湾专利第I 487503号的自动睡眠分期装置，其是采用熵值分析作为判断脑波功能状态的依据，但此种方式仅能针对乱度变化进行估计，无法对应脑波时频特征的变化，且此前案前后各用了一次波形处理进行滤波与平滑化，但是在实际应用上，可能因失真而造成误判。

有鉴于此，本发明遂针对脑功能状态评估的应用情境，建构创新的算法，可同时解析特定的“运作过程中的特征”及“对应的脑功能状态”，提出一种脑波分析方法及其装置，以解决存在于现有技术中的上述问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种脑波分析方法及其装置，其同时针对不同频率调变与振幅调变等进行拆分与解析，以构成多层、多维度特征空间，来呈现脑功能活化状态的非稳态特征。

本发明的另一目的在于提供一种脑波分析方法及其装置，其是通过特征屏蔽的设计，以大幅度简化现有技术在拆解信号上的计算复杂度，同时大幅缩减计算量，以提高其实现可行性。

本发明的再一目的在于提供一种可以提高判别准确认率的脑波分析方法及其装置。