[发明专利]脑功能定位方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种脑功能定位方法，包括：

获取待处理的原始脑电数据和行为追踪数据，其中，所述行为追踪数据是反映由用户的目标脑功能控制产生的用户连续行为的数据，所述原始脑电数据和所述行为追踪数据在时序上同步；

根据所述原始脑电数据和所述行为追踪数据，获得目标位置信息，其中，所述目标位置信息表征所述目标脑功能在所述用户脑中的位置；

其中，所述根据所述原始脑电数据和所述行为追踪数据，获得目标位置信息，包括：

获取所述原始脑电数据中包含的成分分别对应的时域特征、空间域特征以及频率域特征；以及，

根据所述行为追踪数据，获得反映所述用户连续行为的强度的行为强度特征；

根据所述原始脑电数据中包含的成分分别对应的时域特征和所述行为强度特征，确定所述原始脑电数据包含的成分中与所述目标脑功能对应的目标成分；

根据所述目标成分对应的空间域特征，获得所述目标位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，在执行所述获取所述原始脑电数据中包含的成分分别对应的时域特征、空间域特征以及频率域特征步骤之前，所述方法还包括：

对所述原始脑电数据的每个通道中的数据进行时频变换处理，获得与所述原始脑电数据对应的三维张量数据。

3.根据权利要求2所述的方法，所述获取所述原始脑电数据中包含的成分分别对应的时域特征、空间域特征以及频率域特征，包括：

将所述三维张量数据延时域维度延展为二维矩阵；

使用主成分分析算法获取所述二维矩阵的方差解释曲线，并根据所述方差解释曲线，获得所述原始脑电数据中包含的成分的目标数量；

根据所述目标数量，对所述三维张量数据进行分解，获得所述原始脑电数据中包含的成分分别对应的时域特征、空间域特征以及频率域特征。

4.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述原始脑电数据中包含的成分分别对应的时域特征和所述行为强度特征，获得所述原始脑电数据包含的成分中与所述目标脑功能对应的目标成分，包括：

获取第一成分对应的第一时域特征，其中，所述第一成分为所述原始脑电数据中包含的成分中的任意一成分；

对所述第一时域特征和所述行为强度特征进行相关性分析，获得第一相关性系数；

根据所述第一相关性系数，获得所述目标成分。

5.根据权利要求4所述的方法，所述根据所述第一相关性系数，获得所述目标成分，包括：

通过调整所述第一时域序列的相位，获得N个第一伪时域特征；

分别对所述行为强度特征和所述N个第一伪时域特征进行相关性分析，获得N个第一伪相关性系数；

在所述第一相关性系数在所述N个第一伪相关性系数的分布情形满足预设分布条件的情况下，确定所述第一成分为所述目标成分；

其中，N为大于1的整数。

6.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述行为追踪数据，获得反映所述用户连续行为的强度的行为强度特征，包括：

对所述行为追踪数据进行第一降采样处理，获得第一行为追踪数据；

使用频率范围在预设范围内的滤波器对所述第一行为追踪数据进行带通滤波处理，获得第二行为追踪数据；

对所述第二行为追踪数据进行高斯平滑处理，获得所述行为强度特征。

7.根据权利要求1所述的方法，所述目标脑功能包括语言功能。