[发明专利]基于支持向量机的体感诱发电位成分的识别方法及装置

说明书

本发明公开了基于支持向量机的体感诱发电位成分的识别方法及装置，包括采集构建单元用于获取已知来源的正中神经体感诱发电位，并进行时频转换获得正中神经体感诱发电位时频成分图，对正中神经体感诱发电位时频成分图中表征颈椎功能状态的时频成分特征进行矩阵转换，获得时频成分特征向量，以时频成分特征向量作为输入，构建多阶段式支持向量分类器；识别单元用于根据多阶段式支持向量分类器对待识别的正中神经体感诱发电位时频成分进行分类识别，确定待识别的正中神经体感诱发电位时频成分所对应的来源。这样，针对性地设计多阶段式支持向量分类器，提高了对体感诱发电位时频成分分类识别的灵敏度和特异度，有效克服样本量小的问题。

技术领域

本发明属于生物医学信号处理技术领域，具体涉及一种基于支持向量机的体感诱发电位成分的识别方法及装置。

背景技术

体感诱发电位(SEP)是神经受到外界刺激时所记录到的电生理反应，可以反映脊髓和中枢神经系统功能的完整性，SEP信号直接反映神经系统，蕴含大量直接的关键信息，相比传统的放射学检查和神经学检查，基于SEP信号成分的信号识别技术具有更高的应用价值。

现有技术中，采用人工图形标注方法进行体感诱发电位成分的识别分类存在耗时较长的缺陷，同时，由于难免的主观因素和外界干扰，容易造成误判。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于支持向量机的体感诱发电位成分的识别方法及装置。

本发明提供的一种基于支持向量机的体感诱发电位成分的识别方法，该方法为：根据已知来源的正中神经体感诱发电位时频成分构建多阶段式支持向量分类器，之后，根据所述多阶段式支持向量分类器对待识别的正中神经体感诱发电位时频成分进行识别，确定待识别的正中神经体感诱发电位时频成分所对应的来源。

优选地，所述根据已知来源的正中神经体感诱发电位时频成分构建多阶段式支持向量分类器，具体为：获取已知来源的正中神经体感诱发电位，并根据匹配跟踪算法对所述正中神经体感诱发电位进行时频转换，获得正中神经体感诱发电位时频成分图；对所述正中神经体感诱发电位时频成分图中表征颈椎功能状态的时频特征进行矩阵变换，获得正中神经体感诱发电位时频成分特征向量；以所述正中神经体感诱发电位时频成分特征向量作为输入，构建多阶段式支持向量分类器。

优选地，所述根据所述多阶段式支持向量分类器对待识别的正中神经体感诱发电位时频成分进行识别，确定待识别的正中神经体感诱发电位时频成分所对应的来源，具体为：将待识别的正中神经体感诱发电位时频成分转为相应的时频成分特征向量，在所述多阶段式支持向量分类器对待识别的正中神经体感诱发电位的时频成分特征向量自动进行分类识别，确定所述待识别的正中神经体感诱发电位时频成分所对应的来源。

优选地，所述根据所述多阶段式支持向量分类器对待识别的正中神经体感诱发电位时频成分进行识别，确定待识别的正中神经体感诱发电位时频成分所对应的来源，具体为：将待识别的正中神经体感诱发电位时频成分转为相应的时频成分特征向量，依次在所述多阶段式支持向量分类器的每一阶段支持向量分类器查找与待识别的正中神经体感诱发电位时频成分特征向量相同的正中神经诱发电位时频成分图，查找到之后，所述正中神经体感诱发电位时频成分图的分类可确定待识别的正中神经体感诱发电位时频成分所对应的来源。

优选地，所述根据已知来源的正中神经体感诱发电位时频成分构建多阶段式支持向量分类器，具体为：第一阶段的支持向量分类器用于区分正常组和C4源特征组、C5源特征和C6源特征组；第二阶段的支持向量分类器用于进一步区分所述C4源特征组、C5源特征组和C6源特征组中的C4源特征组和非C4源特征组；第三阶段的支持向量分类器用于进一步区分所述非C4源特征组中的C5源特征组和C6源特征组。