[发明专利]基于瞳孔变化推断脑电图频谱的方法和系统

权利要求书

1.一种基于瞳孔变化推断脑电图频谱的方法，其特征在于，所述方法包括：

从对象获得至少一个瞳孔的活动图像；

从所述活动图像提取瞳孔变化的数据；

基于瞳孔变化的信号的频率分析，提取将用作大脑频率信息的多个频带的频带数据；以及

计算将用作大脑频域的参数的所述频带数据的输出。

2.根据权利要求1所述的基于瞳孔变化推断EEG频谱的方法，其特征在于，瞳孔变化的所述数据包括指示所述对象的瞳孔大小变化的信号。

3.根据权利要求2所述的基于瞳孔变化推断脑电图频谱的方法，其特征在于，在0.01Hz到0.50Hz的范围内进行所述频率分析。

4.根据权利要求1所述的基于瞳孔变化推断脑电图频谱的方法，其特征在于，在0.01Hz到0.50Hz的范围内进行所述频率分析。

5.根据权利要求1所述的基于瞳孔变化推断脑电图频谱的方法，其特征在于，进一步包括：在基于所述频率分析提取所述频带数据之前，以预定采样频率重采样瞳孔变化的所述数据。

6.根据权利要求5所述的基于瞳孔变化推断脑电图频谱的方法，其特征在于，所述多个频带包含以下中的至少一个：0.01Hz到0.04Hz的δ范围、0.04Hz到0.08Hz的θ范围、0.08Hz到0.13Hz的α范围、0.13Hz到0.30Hz的β范围、0.30Hz到0.50Hz的γ范围、0.08Hz到0.11Hz的慢α范围、0.11Hz到0.13Hz的快α范围、0.12Hz到0.15Hz的低β范围、0.15Hz到0.20Hz的中β范围、0.20Hz到0.30Hz的高β范围、0.09Hz到0.11Hz的μ范围、0.125Hz到0.155Hz的感觉运动节律波范围，以及0.01Hz到0.50Hz的总频带范围。

7.根据权利要求1所述的基于瞳孔变化推断脑电图频谱的方法，其特征在于，所述多个频带包含以下中的至少一个：0.01Hz到0.04Hz的δ范围、0.04Hz到0.08Hz的θ范围、0.08Hz到0.13Hz的α范围、0.13Hz到0.30Hz的β范围、0.30Hz到0.50Hz的γ范围、0.08Hz到0.11Hz的慢α范围、0.11Hz到0.13Hz的快α范围、0.12Hz到0.15Hz的低β范围、0.15Hz到0.20Hz的中β范围、0.20Hz到0.30Hz的高β范围、0.09Hz到0.11Hz的μ范围、0.125Hz到0.155Hz的SMR波范围，以及0.01Hz到0.50Hz的总频带范围。

8.根据权利要求7所述的基于瞳孔变化推断脑电图频谱的方法，其特征在于，所述输出中的每一个是根据相应频带功率比所述总频带范围的总频带功率的比率获得。

9.根据权利要求1所述的基于瞳孔变化推断脑电图频谱的方法，其特征在于，所述输出中的每一个是根据相应频带功率比总频带范围的总频带功率的比率获得，所述总频带范围中包含所述多个频带。

10.一种采用权利要求1所述的基于瞳孔变化推断脑电图频谱的方法的系统，其特征在于，包括：

视频设备，其被配置成捕获对象的活动图像；以及

基于计算机架构的分析系统，包含分析工具，其被配置成在所述多个频带中处理和分析所述活动图像。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述分析系统被配置成在0.01Hz到0.50Hz的范围内进行频率分析。