[发明专利]一种推拿疗效评估方法、装置、系统、以及存储介质在审
申请号: | 202110135733.6 | 申请日: | 2021-02-01 |
公开(公告)号: | CN112932506A | 公开(公告)日: | 2021-06-11 |
发明(设计)人: | 李慧慧;王磊;王博;谯小豪;颜延 | 申请(专利权)人: | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
主分类号: | A61B5/372 | 分类号: | A61B5/372 |
代理公司: | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人: | 魏毅宏 |
地址: | 518055 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 推拿 疗效 评估 方法 装置 系统 以及 存储 介质 | ||
1.一种推拿疗效评估方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1:采集患者推拿前后的脑电信号;
S2:对采集的脑电信号进行伪迹去除;
S3:从去除伪迹后的脑电信号中提取排列失调指数(PDI)特征值;及
S4:根据提取的PDI特征值,进行推拿疗效显著性分析。
2.如权利要求1所述的推拿疗效评估方法,其特征在于,所述步骤S2包括:
对采集的脑电信号执行去除均值操作;
采用多元经验模式分解(MEMD)方法和典型相关分析(CCA)方法,去除脑电信号中的肌电伪迹;
采用小波-独立分量分析方法,去除脑电信号中的眼动伪迹。
3.如权利要求2所述的推拿疗效评估方法,其特征在于,所述去除脑电信号中的肌电伪迹包括:
第一步,采用多元经验模式分解方法和典型相关分析方法的联合分析方式,去除CCA相关性低的伪迹;
第二步,经过多元经验模式分解方法第二次去除伪迹。
4.如权利要求2所述的推拿疗效评估方法,其特征在于,所述去除脑电信号中的肌电伪迹包括如下步骤:
当接收到被肌电伪迹污染的脑电信号时,执行多元经验模式分解计算;
调用本征模式函数,然后执行典型相关分析计算;
进行肌电伪迹分量的识别,如果识别到肌电伪迹分量,则设置肌电伪迹分量为0,然后执行多元经验模式分解的逆计算,如果没有识别到肌电伪迹分量,则直接执行多元经验模式分解的逆计算,得到执行多元经验模式分解方法和典型相关分析方法后的脑电信号;
针对执行多元经验模式分解方法和典型相关分析方法后的实际运动脑电信号,再次执行多元经验模式分解计算,得到去除肌电伪迹后的脑电信号。
5.如权利要求2所述的推拿疗效评估方法,其特征在于,所述去除脑电信号中的眼动伪迹包括如下步骤:
针对去除肌电伪迹后的脑电信号,执行带通滤波操作;
继续执行小波-独立分量分析操作;
进行眼动伪迹分量的识别,如果识别到眼动伪迹分量,则进行眼动伪迹峰值检测和峰值矫正,然后执行独立分量分析的逆变换,如果没有识别到眼动伪迹分量,则直接执行独立分量分析的逆变换,得到去除伪迹后的脑电信号。
6.如权利要求1所述的推拿疗效评估方法,其特征在于,所述PDI特征值的计算公式如下:
Xt=[x(t),x(t+L),...,x(t+(m-1)L)]T (1);
Yt=[y(t),y(t+L),...,y(t+(m-1)L)]T (2);
其中,在计算公式(1)和(2)中,x和y代表推拿前或推拿后两个相邻通道的m维脑电信号时间序列,两个时间序列x和y映射到矢量Xt和Yt,L代表排列熵中的时间间隔,m代表排列熵中的嵌入维度,t代表时间;
pX,Y(πi)=n(πi)/(N-(m-1)L) (3);
其中,在计算公式(3)中,πi代表符号矢量,n代表时间序列x和y映射到指定序列πi的出现个数,N代表时间序列x和y的采样点总数,概率px,y(πi)代表时间序列x和y计算排列熵时出现相同排列的个数在总排列个数中所占的比例,符号矢量πi=[τ1,τ2,...,τm],τ代表时间延迟;
在计算公式(4)中,参数α高值代表超高斯分布,低值代表亚高斯分布,PDI(X,Y)代表矢量Xt和Yt之间的PDI特征值。
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