[发明专利]脑肌电同步采集及信息传递特性分析方法

权利要求书

1.一种脑肌电同步采集及信息传递特性分析方法，其特征在于：包括信号同步采集部分和信号处理部分；

（1）信号同步采集部分包括：脑电信号采集和肌电信号采集；

（1-1）脑电信号采集，采用国际标准10-20电极放置标准，通过电极帽实现电极与头皮接触，采用单级导联法，A1、A2导联分别连接到左右耳后乳突作为参考电极，接地电极布置在头顶正中；

（1-2）肌电信号采集，利用三点式差分输入，两个信号为肌电的差分输入端，另一个为参考地；差分输入电极顺着肌纤维方向，放置在肌腹位置处；

利用32通道脑电采集仪采集脑电信号，修改其中两个差分通道通带宽度用于采集肌电信号，进而实现脑肌电同步采集；

（2）信号处理部分包括信号预处理和脑肌电信息传递特性分析方法；

（2-1）信号预处理：利用自适应高通滤波器和自适应50Hz工频陷波滤波器分别对脑电信号和肌电信号进行滤波处理，去除信号中的基线漂移和工频干扰；然后选用巴特沃斯三阶带通FIR滤波器对脑电信号和肌电信号进行处理，根据信号的有效频段特征，选取脑电信号的截止频率为：2Hz和50Hz；肌电信号的截止频率为：2Hz和200Hz；

（2-2）脑肌电信息传递特性分析方法

利用状态转移率分析脑肌电信号信息传递特性，定量描述脑电信号与肌电信号之间线性和非线性的信息传递；

状态转移率的定义如下：

STRx→y=H(yt+u|ytn)-H(yt+u|xtm,ytn)H(yt+u|ytn)∈[0,1]---(1)]]>

式中，x为源时间序列；y为目标时间序列；STR_x→y为x到y的状态转移率；分别为序列x和y在t时刻的状态向量；y_t+u为序列y在t+u时刻的状态；为目标序列y在自身历史状态下的条件熵；为目标序列y在自身历史状态和源序列x历史状态下的条件熵；根据条件熵的定义，可以由（2）式计算

H(yt+u|ytn)=H(yt+u,ytn)-H(ytn)---(2)]]>

式中，为目标序列y相对于自身历史状态新增加的信息量；为序列y在t+u时刻状态和自身历史状态的总信息量；为序列y历史状态包含的信息量；

同理计算如式（3）

H(yt+u|ytn,xtm)=H(yt+u,ytn,xtm)-H(ytn,xtm)---(3)]]>

为目标序列y相对于源序列x与自身历史状态新增加的信息量，两者之差为目标序列新增信息量中来自于源序列历史状态的信息量，即为源序列到目标序列的信息转移量；该信息转移量与目标序列新增信息量的比值即为状态转移率；

所述的状态转移率可由下式得出：

STRx→y=H(yt+u,ytn)+H(xtm,ytn)-H(yt+u,xtm,ytn)H(yt+u,ytn)-H(ytn)---(4)]]>

式中，为序列y在t+u时刻状态和自身历史状态的联合熵；为x和y的历史状态的联合熵；为序列y历史状态的熵；为序列y在t+u时刻状态和x、y的历史状态的联合熵；

如果序列y未来某个时刻的状态完全由自身历史状态决定，即则x到y的状态转移率等于0；

如果序列y不能完全由自身的历史状态确定，但可由x和y的历史状态完全确定，则而这种情况下x到y的状态转移率为1。

2.根据权利要求1所述的脑肌电同步采集及信息传递特性分析方法，其特征在于：为进一步体现不同测点之间的信息传递特征，以不同通道之间的STR作为矩阵元素构建状态转移矩阵，矩阵如下：