一种用于认知功能检测的脑电信号分析方法、系统及介质与流程

本发明涉及脑电信号分析，尤其涉及一种用于认知功能检测的脑电信号分析方法、系统及介质。

背景技术：

1、脑电信号分析技术，是指一种用于研究和解读人类脑电活动的方法和工具，它涉及记录和分析从人类头皮上测量到的脑电信号，脑电信号是一种记录大脑神经元活动的电信号，通过电极阵列或传感器阵列放置在头皮上进行测量。

2、现有的脑电信号分析技术在认知功能检测的应用中通常涉及对脑电信号的时域特征、频域特征以及时频域特征进行分析，而现有的脑电信号分析技术通常会将它们全部作为评估指标进行分析，但不同的特征对于人类脑活动中不同的功能的相关度均不相同，有些功能与时域特征关联更加密切，而有些功能与频域特征或是时频域特征关联更加密切，若一味地将它们结合起来进行分析，反而会降低评估结果的精度，比如在授权公告号为cn113925517b的中国专利中，公开了基于脑电信号的认知障碍识别方法、装置及介质，该方案就采用了时域特征、频域特征以及同步特征相结合的方式进行分析，而在人脑活动这类高精度的研究中，考虑的因素不是越多越好，而是关联性越强越好，现有的脑电信号分析技术在用于认知功能分析时还存在考虑影响因素时没有考虑不同特征对于认知功能的影响是否最大，导致对于认知功能的评估精度不足的问题。

技术实现思路

1、本发明旨在至少在一定程度上解决现有技术中的技术问题之一，通过使用脑电图仪器采集被试者的脑电信号数据，并对采集到的脑电信号进行预处理，再从预处理信号中提取时域特征以及频域特征，按照被试者自身的认知功能将被试者划分为正常志愿者以及认知障碍志愿者，基于正常志愿者以及认知障碍志愿者的信号特征分析时域特征以及频域特征的特征关联性，再选取特征关联性最大的信号特征作为评估特征，对评估特征进行分析，得到认知障碍评估线，采集用户的评估特征，标记为待分析特征，最后基于认知障碍评估线对待分析特征进行检测分析，判断用户是否存在认知功能障碍，以解决现有的脑电信号分析技术在用于认知功能分析时还存在考虑影响因素时没有考虑不同特征对于认知功能的影响是否最大，导致对于认知功能的评估精度不足的问题。

2、为了实现上述目的，第一方面，本发明提供一种用于认知功能检测的脑电信号分析方法，包括如下步骤：

3、使用脑电图仪器采集被试者的脑电信号数据，对采集到的脑电信号进行预处理；

4、从预处理后的脑电信号中提取信号特征，所述信号特征包括时域特征以及频域特征；

5、按照被试者自身的认知功能将被试者划分为正常志愿者以及认知障碍志愿者，基于正常志愿者以及认知障碍志愿者的信号特征分析时域特征以及频域特征的特征关联性；

6、选取特征关联性最大的信号特征作为评估特征，对评估特征进行分析，得到认知障碍评估线；

7、采集用户的评估特征，标记为待分析特征，对待分析特征进行检测分析，判断用户是否存在认知功能障碍。

8、进一步地，用脑电图仪器采集被试者的脑电信号数据，对采集到的脑电信号进行预处理包括如下子步骤：

9、使用脑电图仪器采集被试者的脑电信号；

10、通过带通滤波器对脑电信号进行滤波去除噪声，得到预处理信号。

11、进一步地，从预处理后的脑电信号中提取信号特征，所述信号特征包括时域特征以及频域特征包括如下子步骤：

12、提取预处理信号的时域特征，所述时域特征包括平均幅值、方差、最大值以及最小值；

13、通过傅里叶变换提取预处理信号的频域特征，所述频域特征包括功率谱密度以及频谱带宽。

14、进一步地，按照被试者自身的认知功能将被试者划分为正常志愿者以及认知障碍志愿者，基于正常志愿者以及认知障碍志愿者的信号特征分析时域特征以及频域特征的特征关联性包括如下子步骤：

15、按照被试者自身的认知功能将被试者划分为正常志愿者以及认知障碍志愿者，并采集他们的信号特征；

16、基于正常志愿者以及认知障碍志愿者的时域特征分析时域特征与认知功能的关联性；

17、基于正常志愿者以及认知障碍志愿者的频域特征分析频域特征与认知功能的关联性。

18、进一步地，按照被试者自身的认知功能将被试者划分为正常志愿者以及认知障碍志愿者，并采集他们的信号特征包括如下子步骤：

19、志愿者中包含第一数量的认知功能存在障碍的志愿者以及认知功能正常的志愿者；

20、将认知功能正常的志愿者标记为正常志愿者，将认知功能存在障碍的志愿者标记为认知障碍志愿者；

21、采集正常志愿者的脑电信号的时域特征以及频域特征，分别标记为正常时域以及正常频域；

22、采集认知障碍志愿者的脑电信号的时域特征以及频域特征，分别标记为异常时域以及异常频域。

23、进一步地，基于正常志愿者以及认知障碍志愿者的时域特征分析时域特征与认知功能的关联性包括如下子步骤：

24、设置时域指标计算公式，将正常时域代入时域指标计算公式计算得到时域正常指标，将异常时域代入时域指标计算公式计算得到时域异常指标，所述时域正常指标以及时域异常指标统称为时域指标；

25、所述时域指标计算公式配置为：，其中，t为时域指标，aa为平均幅值，为方差，amax为最大值，amin为最小值；

26、以平均幅值为x轴，时域指标为y轴建立平面直角坐标系，命名为时域分析图，将时域正常指标以及时域异常指标按照平均幅值录入时域分析图中；

27、将时域分析图中时域正常指标对应的坐标点标记为时域正常坐标点，将时域异常指标对应的坐标点标记为时域异常坐标点；

28、分别对时域分析图中的时域正常坐标点以及时域异常坐标点进行线性回归，得到的两条直线分别命名为正常时域直线以及异常时域直线；

29、将正常时域直线的最小值标记为正常时域一端点，将正常时域直线的最大值标记为正常时域二端点；异常时域直线的最小值标记为异常时域一端点，将异常时域直线的最大值标记为异常时域二端点；

30、将正常时域一端点与异常时域一端点相连，将正常时域二端点与异常时域二端点相连，得到一个梯形，命名为时域相关参照；

31、计算时域相关参照的面积，命名为时域相关度。

32、进一步地，基于正常志愿者以及认知障碍志愿者的频域特征分析频域特征与认知功能的关联性包括如下子步骤：

33、设置频域指标计算公式，将正常频域代入频域指标计算公式计算得到频域正常指标，将异常频域代入频域指标计算公式计算得到频域异常指标，所述频域正常指标以及频域异常指标统称为频域指标；

34、所述频域指标计算公式配置为：；其中，a为频域指标，psd为功率谱密度，smax为频谱带宽的最大值，smin为频谱带宽的最小值；

35、以功率谱密度为x轴，频域指标为y轴建立平面直角坐标系，命名为频域分析图，将频域正常指标以及频域异常指标按照功率谱密度录入频域分析图中；

36、将频域分析图中频域正常指标对应的坐标点标记为频域正常坐标点，将频域异常指标对应的坐标点标记为频域异常坐标点；

37、分别对频域分析图中的频域正常坐标点以及频域异常坐标点进行线性回归，得到的两条直线分别命名为正常频域直线以及异常频域直线；

38、将正常频域直线的最小值标记为正常频域一端点，将正常频域直线的最大值标记为正常频域二端点；异常频域直线的最小值标记为异常频域一端点，将异常频域直线的最大值标记为异常频域二端点；

39、将正常频域一端点与异常频域一端点相连，将正常频域二端点与异常频域二端点相连，得到一个梯形，命名为频域相关参照；

40、计算频域相关参照的面积，命名为频域相关度。

41、进一步地，选取特征关联性最大的信号特征作为评估特征，对评估特征进行分析，得到认知障碍评估线包括如下子步骤：

42、将时域相关度与频域相关度进行比对，若时域相关度大于等于频域相关度，则输出时域相关信号；若时域相关度小于频域相关度，则输出频域相关信号；

43、若输出时域相关信号，则将时域特征作为评估特征；若输出频域相关信号，则将频域特征作为评估特征；

44、对评估特征进行分析，得到认知障碍评估线。

45、进一步地，对评估特征进行分析，得到认知障碍评估线包括如下子步骤：

46、将评估特征对应的时域分析图或频域分析图标记为评估分析图，将评估分析图中的梯形命名为评估梯形；

47、获取评估梯形的上底的中点，标记为上中点，获取评估梯形的下底的中点，标记为下中点；

48、将上中点与下中点相连，将得到的直线标记为认知障碍评估线；

49、将评估分析图通过认知障碍评估线划分为两部分，将靠近正常直线的部分命名为认知正常区，将靠近异常直线的部分命名为认知障碍区，所述正常直线包括正常时域直线以及正常频域直线，所述异常直线包括异常时域直线以及异常频域直线。

50、进一步地，采集用户的评估特征，标记为待分析特征，对待分析特征进行检测分析，判断用户是否存在认知功能障碍包括如下子步骤：

51、采集用户的评估特征并计算评估指标，所述评估指标为时域指标或频域指标；

52、基于用户的评估特征以及评估指标，在评估分析图中找到对应的坐标点，命名为用户评估点；

53、查找用户评估点处于认知正常区还是认知障碍区，若用户评估点处于认知正常区，则输出认知正常信号；若用户评估点处于认知障碍区，则输出认知障碍信号；

54、若输出认知正常信号，表明用户的认知功能正常；若输出认知障碍信号，表明用户的认知功能存在障碍。

55、第二方面，本发明提供一种用于认知功能检测的脑电信号分析系统，包括数据预处理模块、特征提取模块、关联分析模块、认知分析模块以及认知评估模块；所述数据预处理模块、特征提取模块、关联分析模块以及认知评估模块分别与认知分析模块数据连接；

56、所述数据预处理模块用于使用脑电图仪器采集被试者的脑电信号数据，对采集到的脑电信号进行预处理；

57、所述特征提取模块用于从预处理后的脑电信号中提取信号特征，所述信号特征包括时域特征以及频域特征；

58、所述关联分析模块用于按照被试者自身的认知功能将被试者划分为正常志愿者以及认知障碍志愿者，基于正常志愿者以及认知障碍志愿者的信号特征分析时域特征以及频域特征的特征关联性；

59、所述认知分析模块用于选取特征关联性最大的信号特征作为评估特征，建立认知功能检测模型，对评估特征进行分析，得到认知障碍评估线；

60、所述认知评估模块用于采集用户的评估特征，标记为待分析特征，对待分析特征进行检测分析，判断用户是否存在认知功能障碍。

61、第三方面，本技术提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，运行如上述方法中的步骤。

62、本发明的有益效果：本发明通过对采集到的脑电信号进行预处理，再从预处理信号中提取时域特征以及频域特征，按照被试者自身的认知功能将被试者划分为正常志愿者以及认知障碍志愿者，再基于正常志愿者以及认知障碍志愿者的信号特征分析时域相关度以及频域相关度，优势在于，时域相关度反映了正常志愿者与认知障碍志愿者的脑电信号在时域特征上的差异度，频域相关度反映了正常志愿者与认知障碍志愿者的脑电信号在频域特征上的差异度，差异度越大，则越具有参考价值，提高了脑电信号认知功能分析的精准度以及合理性；

63、本发明通过选取特征关联性最大的信号特征作为评估特征，对评估特征进行分析，得到认知障碍评估线，再基于认知障碍评估线划分认知正常区以及认知障碍区，采集用户的评估特征，标记为待分析特征，最后基于认知障碍评估线对待分析特征进行检测分析，判断用户是否存在认知功能障碍，优势在于，脑电信号的分析在精而不在多，用于分析的参数多得到的结果实际上并不如参数与分析目标的相关度更高得到的结果精准，因此选取相关度更高的信号特征进行分析能够更加精准地对用户的认知功能进行判断，提高了脑电信号认知功能分析的准确性以及有效性。