[发明专利]一种基于复杂网络特征指标的脑电图信号分析方法

权利要求书

1.一种脑电图信号分析方法，脑电图信号由多路导联电极采集，其特征在于：包括以下步骤：

S1：根据脑电图信号建立大脑功能性网络，具体步骤包括：

S11：计算全脑域功率GFP，其中K为总的导联通电极数，代表K个节点，i为第i路导联，V_i(t)为第i路导联的EEG信号，V_mean(t)为t时刻K路导联信号的平均值；

S12：获取GFP的峰值时刻，记为时间序列t＝[t₁,t₂,t₃...t_n]；

S13：在时间序列[t₁,t₂,t₃...t_n]中每个时刻t_i(i∈[1,n])为中心时间的一段时间范围内，计算每两路导联脑电信号之间的锁相值；

S14：根据所述每两路导联脑电信号之间的锁相值指标反映节点之间的联系，以此建立大脑功能网络；

S2：根据所述大脑功能网络，计算多个大脑功能网络的特征指标，建立特征指标向量；

S3：根据所述大脑功能网络的特征指标向量，进行分类运算，完成脑电图分类。

2.根据权利要求1所述的脑电图信号分析方法，其特征在于：所述步骤S2的所述大脑功能网络的特征指标包括度、聚类系数、特征路径长度、小世界指标、网络密度、介数中心性、同配系数和信息熵。

3.根据权利要求2所述的脑电图信号分析方法，其特征在于：所述步骤S3的分类算法，包括支持向量机、KNN、决策树、贝叶斯分类器、神经网络。

4.根据权利要求2所述的脑电图信号分析方法，其特征在于：所述步骤S4，将所述锁相值指标与一阈值相比较，若所述锁相值指标大于或等于所述阈值，则判定节点之间有连接关系，或所述锁相值指标小于所述阈值，则判定节点之间没有连接关系，由此建立无权的大脑功能网络图。

5.根据权利要求3-4所述的脑电图信号分析方法，其特征在于：所述锁相值PLV的计算公式为：其中为两路导联脑电信号的相位关系值，N为时间序列[t₁,t₂,t₃...t_n]中每个时刻t_i(i∈[1,n])为中心时间的一段时间范围内的采样点数。

6.根据权利要求5所述的脑电图信号分析方法，其特征在于：所述两路导联脑电信号的相位关系值可以通过信号的时频分析来计算。