[发明专利]一种基于统计的脑电节律占比分布区间计算方法

说明书

本发明公开了一种基于统计的脑电节律占比分布区间计算方法，计算所述脑电节律占比分布区间的具体步骤如下：S1：数据滤波；S2：数据分段；S3：计算通道节律能量占比；S4：计算脑区节律能量占比；S5：计算脑区节律占比分布区间；S6：生成脑区节律占比分布区间报告。通过对多段脑电数据上的节律占比值进行统计分析，剔除频度较小的边缘数据，从而得到节律占比的集中分布区间。此方法不仅能够体现节律占比的均值信息，而且也能反映其分布特性。此外，由于边缘的节律占比值与脑电伪迹具有较大的相关性，使用该方法得到的节律占比信息能够一定程度上去除伪迹干扰。

技术领域

本发明涉及脑电图技术领域，具体为一种基于统计的脑电节律占比分布区间计算方法。

背景技术

脑电图是从颅外头皮或颅内记录到的局部神经元电活动的总和。脑电活动呈现一定的节律性，因此，脑电节律是用于分析脑电的特征之一。节律能量占比是脑电节律的量化形式，是神经系统疾病诊断及脑功能认知评判的重要指标，一般是在频谱的基础上计算得到。目前使用的节律占比多为占比均值，即先求出多段脑电上节律占比再求平均。节律占比均值是对脑电总体特性的度量，但不可避免的丢失了一些细节信息。

基于此，本发明设计了一种基于统计的脑电节律占比分布区间计算方法，该方法不仅能够体现节律占比的均值信息，而且也能反映其分布特性，并在一定程度上去除伪迹干扰。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于统计的脑电节律占比分布区间计算方法，以解决上述提到的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于统计的脑电节律占比分布区间计算方法，计算所述脑电节律占比分布区间的具体步骤如下：

S1：数据滤波，根据考虑的频域范围确定频域最小值Fmin和频域最大值Fmax，利用数字滤波器对原始脑电进行带通滤波；

S2：数据分段，将滤波后的脑电数据分为若干个等长度的小段，每段数据的时间长度不小于2/Fmin，最后不足一段的部分舍弃，小段的数量记作M；

S3：计算通道节律能量占比，计算每个小段数据上每个通道的各节律能量占比，脑电通道数记作N，若仅关注theta、alpha和beta三个节律的能量占比，则每个小段得到一个N*3的二维数组，M段数据的节律占比组成M个N*3的二维数组；

S4：计算脑区节律能量占比，将脑区所含通道的节律能量占比加权平均得到脑区节律能量占比，脑区数记作L，则得到M个L*3的二维数组；

S5：计算脑区节律占比分布区间，分别计算每个脑区，每个节律的占比区间组成总的节律占比分布区间；

S6：生成脑区节律占比分布区间报告。

优选的，在S1中，若频域范围包含50/60Hz工频干扰，利用陷波滤波器去除工频干扰。

优选的，在S2中，小段的数量M小于60，则认为数据太短，退出处理。

优选的，所述S5具体包括以下步骤：

S5.1：取所有小段上第一个脑区第一个节律的值，组成一个含有M个元素的一维数组，记作aP；

S5.2：找出aP中的最大和最小值，分别记作Pmax和Pmin，将区间[Pmin Pmax]等分为D个小区间，将M/D向下取整记作Nd；

S5.3：统计第i个小区间中含有aP元素的个数记作n_i，所有n_i(1≤i≤D)组成的一维数组记作nD；