本發(fā)明涉及腦漲落圖儀領(lǐng)域，尤其是一種干擾波標(biāo)記算法及腦漲落圖儀。

背景技術(shù)：

1、腦漲落圖儀是一種用于腦電信號采集、分析的專用設(shè)備，常應(yīng)用在對大腦功能進(jìn)行檢查的醫(yī)療項(xiàng)目中。腦漲落圖儀的特性是要求長時長采樣，采樣時間至少10分鐘，但是由于腦電信號本身很微弱，電壓峰值在100uv以下，因此，在腦電信號采集過程中不可避免的引入一些干擾信號，比如受檢者移動身體，手機(jī)響鈴信號，大設(shè)備啟動引起的震動等，都可以影響腦電信號的采集?，F(xiàn)有產(chǎn)品中，都是通過手工方式去一點(diǎn)點(diǎn)標(biāo)記干擾信號，但通常采集的數(shù)據(jù)十分龐大，僅靠手工操作效率非常低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種干擾波標(biāo)記算法及腦漲落圖儀，可自動識別干擾波并做標(biāo)記，降低操作者的工作量，提高效率。

2、一種干擾波標(biāo)記算法，所述干擾波標(biāo)記算法應(yīng)用在腦漲落圖儀上，并包括第一子算法和或第二子算法；

3、針對腦電數(shù)據(jù)，使用所述第一子算法和所述第二子算法中的任意一種進(jìn)行處理，或者，先使用所述第一子算法進(jìn)行處理，再使用所述第二子算法進(jìn)行處理，或者，先使用第二子算法進(jìn)行處理，再使用所述第一子算法進(jìn)行處理；

4、所述第一子算法為瞬時異常值識別處理算法，并包括步驟：

5、s11，將所述腦電數(shù)據(jù)劃分為多個預(yù)設(shè)時間段，每個預(yù)設(shè)時間段包括n個腦波信號；在每個預(yù)設(shè)時間段內(nèi)，獲取當(dāng)前預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的腦波平均值；其中，n為大于1的自然數(shù)；

6、s12，在所述當(dāng)前預(yù)設(shè)時間段內(nèi)，將第一個大于或等于所述腦波平均值、且超過預(yù)設(shè)高閾值的腦電信號所在的時間記錄為干擾起始時間；

7、s13，從所述干擾起始時間起，將連續(xù)m次小于或等于預(yù)設(shè)低閾值的腦電信號所在的時間記錄干擾結(jié)束時間；其中，m為大于1的自然數(shù)；

8、s14，記錄所述干擾起始時間至所述干擾結(jié)束時間之間的時間為干擾時間段；

9、s15，合并每個預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的干擾時間段，得到第一干擾時間段；

10、所述第二子算法為單頻干擾信號識別處理算法，并包括步驟：

11、s21，將所述腦電數(shù)據(jù)劃分為多個預(yù)設(shè)時間段，每個預(yù)設(shè)時間段包括多個導(dǎo)聯(lián)數(shù)據(jù)；

12、s22，對每一個導(dǎo)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到該導(dǎo)聯(lián)數(shù)據(jù)的頻譜，且每個頻譜中包括一個最大值；

13、s23，若每個頻譜中的最大值所在位置相同，則該位置所處的時間段為干擾時間段；

14、s23，合并多個導(dǎo)聯(lián)數(shù)據(jù)中的干擾時間段，得到第二干擾時間段。

15、一種腦漲落圖儀，所述腦漲落圖儀采用如上述的干擾波標(biāo)記算法。

16、本發(fā)明提供的干擾波標(biāo)記算法及腦漲落圖儀，針對腦電數(shù)據(jù)中包括瞬時異常值干擾信號和單頻干擾信號，分別采用瞬時異常值識別處理算法和單頻干擾信號識別處理算法進(jìn)行處理，能夠自動標(biāo)記干擾信號所處的時間段，降低操作者的工作量，提高效率。

技術(shù)特征：

1.一種干擾波標(biāo)記算法，其特征在于，所述干擾波標(biāo)記算法應(yīng)用在腦漲落圖儀上，并包括第一子算法和或第二子算法；

2.如權(quán)利要求1所述的干擾波標(biāo)記算法，其特征在于，在先使用所述第一子算法進(jìn)行處理，再使用所述第二子算法進(jìn)行處理之后，或者，在先使用第二子算法進(jìn)行處理，再使用所述第一子算法進(jìn)行處理之后，取所述第一干擾時間段和所述第二干擾時間段的并集，得到總干擾時間段。

3.如權(quán)利要求2所述的干擾波標(biāo)記算法，其特征在于，還包括腦電信號采集質(zhì)量評價算法，所述腦電信號采集質(zhì)量評價算法，包括：

4.如權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的干擾波標(biāo)記算法，其特征在于，所述高閾值為200。

5.如權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的干擾波標(biāo)記算法，其特征在于，所述低閾值為10。

6.如權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的干擾波標(biāo)記算法，其特征在于，所述m為10。

7.一種腦漲落圖儀，其特征在于，所述腦漲落圖儀采用如權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的干擾波標(biāo)記算法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種干擾波標(biāo)記算法及腦漲落圖儀，其干擾波標(biāo)記算法包括瞬時異常值識別處理算法和單頻干擾信號識別處理算法；瞬時異常值識別處理算法通過偏離腦波平均值基線的幅度來識別瞬時異常引起的干擾信號；單頻干擾信號識別處理算法通過快速傅里葉變換后頻譜中的最大值所在位置來識別單頻干擾信號。本發(fā)明提供的干擾波標(biāo)記算法及腦漲落圖儀，可自動識別干擾波并做標(biāo)記，降低操作者的工作量，提高效率。

技術(shù)研發(fā)人員：陸永強(qiáng),葉錦瀚
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳市康立高科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21