[发明专利]一种基于皮层脑电高频Gamma神经振荡的个体化脑功能映射方法

权利要求书

1.一种基于皮层脑电高频Gamma神经振荡的个体化脑功能映射方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，对采集得到的ECoG数据进行预处理；

步骤S2，根据预处理后的ECoG数据，计算时频事件相关同步化强度；

所述步骤S2具体包括以下步骤：

步骤2.1：利用Morlet小波变换对预处理后的ECoG数据进行时频分析；

ωs(u,c)=∫-∞+∞s(t)1cψ*(t-uc)dt---(1)]]>

其中，s(t)是待分析的ECoG信号，ψ(t)为Morlet母小波函数，*号表示共轭，u和c分别是平移因子和缩放因子，表示由母小波函数ψ(t)进过平移和缩放产生的一簇小波函数，u和c的大小由待分析ECoG信号的频率范围来确定，通过调整缩放因子能观测具有非平稳特性的ECoG信号的瞬时频谱特征，ω_s(u，c)表征了信号s(t)的时频谱图；

所述Morlet小波函数ψ(t)的具体表达式为：

ψ(t)=π-14eiω0te-12t2---(2)]]>

其中，ω₀是小波函数的中心角频率，为保证具有较好的时频分辨率一般取ω₀=6；

利用Morlet小波与每个Trial的ECoG时间序列按公式（1）分别进行运算，得到时频谱图，然后把这些时频谱图平均叠加，这样计算得到每一电极通道的时频能量分布图；

步骤2.2：利用事件相关同步化技术，计算其时频事件相关同步化强度ERS；

量化计算公式为：

E(t,f)‾=1NΣn=1Nωn(t,f)Eref(f)‾=1NNrefΣn=1NΣt∈trefωn(t,f)ERS(t,f)=E(t,f)‾-Eref(f)‾Eref(f)‾---(3)]]>

其中，ω_n(t，f)为时频谱图ω_s(u，c)按设定的时频分辨率离散化了的时频谱图，N为总的Trial数，n为Trial编号，N_ref为基线时长，一般设定为刺激呈现前的200ms,ERS(t，f)即为在时间t和频率f时的ERS强度值；

步骤S3，对所述时频事件相关同步化强度进行统计显著性检验，提取脑功能指数；

步骤S4，根据所述脑功能指数，在三维立体脑结构上进行个体化脑功能映射。