[发明专利]一种睡眠脑电检测方法及系统

权利要求书

1.一种睡眠脑电监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)脑电采集数据模块单通道采集被监测者的多个睡眠脑电信号X，传递给与所述脑电采集数据模块通信连接的主控模块，所述主控模块的硬件交互模块接收所述脑电采集数据模块的睡眠脑电信号，并传递给信号处理与建模模块；

2)所述信号处理与建模模块对多个所述睡眠脑电信号X进行经验模态分解，对输入的每个所述睡眠脑电信号X中加入一个低阶随机噪声，通过经验模式分解算法对每个所述睡眠脑电信号X进行I次重复迭代分解，得到一个具有n个点的经验模式分解固有模式函数其中，其中，k＝1,2…,K为固有模式函数的种类，每个所述睡眠脑电信号X的n个点集合为X＝{x₁,x₂,x₃,…,x_n}；

3)对所述步骤2)得到的n个点中的每个点xⁱ(n)进行迭代分解，以数据驱动的方式生成所述每个点xⁱ(n)的高度局部化时频估计L个调幅和调频振荡固有模式函数其中j＝1,2…,L，进而重构所述睡眠脑电信号X′；从得到固有模式函数中提取重构的所述睡眠脑电信号X′的统计模型的特征，进行统计分析以确定所选特征的有效性；

4)采用随机欠采样分类算法对所述步骤3)得到的具有统计模型特征的重构睡眠脑电信号X′历经T次迭代进行分类，在每次所述随机欠采样迭代过程中，修改示例权重，进而在下一次迭代中正确分类在当前迭代中被错误分类的示例，实现清醒、非快速眼动S1阶段、非快速眼动S2阶段、非快速眼动S3阶段、非快速眼动S4阶段和快速眼动REM阶段共六种睡眠阶段的自动分类；

5)将自动分类得到的睡眠阶段输出至软件交互模块，所述软件交互模块通过无线传输模块上传至云存储管理模块，通过蓝牙模块传输至智能移动终端。

2.根据权利要求1所述的一种睡眠脑电监测方法，其特征在于，所述单通道脑电信号为Pz-Oz通道脑电信号。

3.根据权利要求1所述的一种睡眠脑电监测方法，其特征在于，步骤2)包括以下步骤：

2.1)构建加入低阶随机噪声的计算模型其中所述wⁱ(n)为高斯白噪声的不同实现水平，所述i＝1,2…,I，所述为未加入低阶随机噪声之前的第i次迭代得到的点的真实信号值，所述为加入低阶随机噪声的第i迭代得到的点的值；

2.2)对所述加入低阶随机噪声的第i迭代得到的点的值xⁱ(n)进行经验模式分解，找到相应的固有模式函数其中，k＝1,2…,K为固有模式函数的种类；

2.3)计算I次重复迭代得到的所述加入低阶随机噪声的第i迭代得到的点的值xⁱ(n)的相对应的固有模式函数的平均值，得到具有n个点的经验模式分解固有模式函数

4.根据权利要求1所述的一种睡眠脑电监测方法，其特征在于，所述步骤3)包括以下步骤：

3.1)设置点

3.2)识别并定义所述点的局部极大值v_max和局部极小值v_min；

3.3)利用三次样条插值得到具有局部极大值v_max的上包络线和局部极小值v_min的下包络线；

3.4)利用所述上包络线和所述下包络线形成均值包络线mⁱ：

3.5)从所述点的值中减去均值包络线m的值来计算点的值并定位：

3.6)重复所述步骤3.2)-3.5)，直到点和之间的差值SD(q)达到预定值τ：

其中，所述‖.‖为欧几里得L2范数计算法则；

3.7)将设置为第一个固有模式函数；步骤3.1)-3.7)被称为筛选；

3.8)计算所述第一个模式与未加入低阶随机噪声之前的第1次迭代得到的点的真实信号值的余数

3.9)采用所述余数代替所述步骤3.1)中的xⁱ(n)；重复所述步骤3.1)–3.7)以找到其余的固有模式函数：

3.10)利用所述3.9)步骤得到的固有模式函数得到重构睡眠脑电信号X′：

其中，所述为所述步骤3)的第L次迭代的余数。