一種基于腦電頻域特征指標(biāo)化算法的耳鳴治療設(shè)備及方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于腦電頻域特征指標(biāo)化算法的耳鳴治療設(shè)備及方法。包括耳機(jī)、腦電信號(hào)采集裝置、IC電路、信號(hào)傳輸裝置及終端設(shè)備，腦電信號(hào)采集裝置對(duì)人腦活動(dòng)產(chǎn)生的模擬腦電波進(jìn)行采樣、量化，變成離散數(shù)字信號(hào)，進(jìn)行后續(xù)的處理；所述IC電路將量化的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行放大，增強(qiáng)處理和傳輸過(guò)程中的抗干擾能力；所述信號(hào)處理器對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行去噪預(yù)處理，增強(qiáng)腦電波信號(hào)的強(qiáng)度，所述信號(hào)傳輸裝置連接IC電路與終端設(shè)，將IC電路提取的計(jì)算指標(biāo)傳輸給終端設(shè)備；所述終端設(shè)備為一PC機(jī)，對(duì)上述計(jì)算指標(biāo)進(jìn)行處理，并進(jìn)行顯示和反饋。本發(fā)明可以根據(jù)病人的腦電客觀的判斷治療的效果，準(zhǔn)確性高、不用患者主觀判斷等優(yōu)點(diǎn)。既可用于醫(yī)院，也可以用于家庭。
【專利說(shuō)明】一種基于腦電頻域特征指標(biāo)化算法的耳鳴治療設(shè)備及方法
[0001]
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0002]本發(fā)明涉及一種基于腦電頻域特征指標(biāo)化算法的耳鳴治療設(shè)備及方法。
[0003]【背景技術(shù)】
[0004]耳鳴是臨床常見病、多發(fā)病，目前其病因沒(méi)有明確結(jié)論。通常采用聲音掩蔽的治療手段，即選擇不同頻率的聲音給患者聽，讓其感覺(jué)那種聲音能否使其感覺(jué)到耳鳴緩解或消失，然后將此聲音持續(xù)給患者聽，已達(dá)到治療或緩解的目的。這種由患者自我感覺(jué)的方法不客觀、準(zhǔn)確性差。
[0005]
【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的，提供一種基于腦電頻域特征指標(biāo)化算法的耳鳴治療設(shè)備，以客觀的判斷、評(píng)估耳鳴治療效果。
[0007]本發(fā)明的技術(shù)方案如下:
一種基于腦電頻域特征指標(biāo)化算法的耳鳴治療設(shè)備，所述設(shè)備包括耳機(jī)、腦電信號(hào)采集裝置、IC電路、信號(hào)傳輸裝置及終端設(shè)備，其特征在于:
腦電信號(hào)采集裝置包括腦電信號(hào)采集電極、腦電信號(hào)參考電極和信號(hào)處理器，所述采集裝置對(duì)人腦活動(dòng)產(chǎn)生的模擬腦電波進(jìn)行采`樣、量化，變成離散數(shù)字信號(hào)，進(jìn)行后續(xù)的處理；
所述IC電路包括信號(hào)放大器及信號(hào)處理器，所述信號(hào)放大器為為前置信號(hào)放大器，將量化的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行放大，增強(qiáng)處理和傳輸過(guò)程中的抗干擾能力；
所述信號(hào)處理器對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行去噪預(yù)處理，增強(qiáng)腦電波信號(hào)的強(qiáng)度，并從中提取反映人認(rèn)知狀態(tài)變化的計(jì)算指標(biāo)，評(píng)估使用者的狀態(tài)；
所述信號(hào)傳輸裝置連接IC電路與終端設(shè)，將IC電路提取的計(jì)算指標(biāo)傳輸給終端設(shè)
備;
所述終端設(shè)備為一 PC機(jī)，對(duì)上述計(jì)算指標(biāo)進(jìn)行處理，并進(jìn)行顯示和反饋。
[0008]進(jìn)一步的，所述耳機(jī)為頭戴式耳機(jī)，腦電信號(hào)采集裝置及IC電路整合在耳機(jī)本體中，并進(jìn)一步整合有電池倉(cāng)及電源開關(guān)。
[0009]進(jìn)一步的，所述腦電信號(hào)采集電極位于頭部，腦電信號(hào)參考電極夾位于耳部。
[0010]進(jìn)一步的，所述信號(hào)傳輸裝置為無(wú)線信號(hào)傳輸裝置。
[0011 ] 一種基于腦電頻域特征指標(biāo)化算法的耳鳴治療方法，其特征在于，所述方法，所述方法步驟如下:
(I)初始化設(shè)備硬件，設(shè)定可接受條件；(2)聲源自動(dòng)播放聲音，同時(shí)米集腦電數(shù)據(jù)；
(3)對(duì)采集的數(shù)據(jù)濾波、去噪、時(shí)頻分析、計(jì)算腦電指標(biāo)；
(4)將計(jì)算的腦電指標(biāo)傳輸至客戶端并進(jìn)行顯示；
(5)判斷是否符合接受條件；如果符合，則給正在播放的聲音設(shè)定可接受標(biāo)記；如果不符合，則再次至步驟(2)進(jìn)行相關(guān)步驟。
[0012]進(jìn)一步的，所述指標(biāo)化算法具體如下:
(1)預(yù)處理:對(duì)量化的腦電波進(jìn)行數(shù)字濾波，去除肌電等干擾噪音；所述濾波器為無(wú)限沖激響應(yīng)(IIR)帶通濾波器；
(2)特征表達(dá)和提取:從預(yù)處理之后的腦電信號(hào)中提取反映綜合認(rèn)知狀態(tài)的基本指標(biāo)，具體包括 alpha 波(8_13Hz)、beta 波(13_20Hz)，delta (l_4Hz), theta (4_7Hz);運(yùn)用時(shí)頻分析技術(shù)將這些指標(biāo)從原始時(shí)域信號(hào)中提取出來(lái)，在頻域上以能量或功率的時(shí)間序列形式加以表達(dá)；
(3)指標(biāo)化表示:將上述基本指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使得不同使用者以及同一個(gè)使用者不同時(shí)間的同一指標(biāo)具有相同的物理含義；所述算法輸出警覺(jué)性水平和緊張度水平兩個(gè)指標(biāo)，所述警覺(jué)性水平指標(biāo)和和緊張度水平指標(biāo)具體如下:
a(t)、b(t)和c(t)分別表示alpha、beta和theta三個(gè)頻段的時(shí)序信號(hào),他們分別由原始腦電信號(hào)的經(jīng)由時(shí)頻分析并選定特定頻段的能量累加實(shí)現(xiàn)；
警覺(jué)度指標(biāo):
SI (t)=c (t)/a(t),其中t表示時(shí)間，a和c分別表示alpha和theta的能量；
緊張度指標(biāo):
S2(t)=b(t)*c(t),其中t表示時(shí)間，b和c分別表示beta和theta的能量；
(4)注意力水平的判定:即以正常使用者在沒(méi)有困倦、疲勞狀態(tài)發(fā)生的情況下，持續(xù)保持注意2分鐘的警覺(jué)性水平指標(biāo)和和緊張度水平指標(biāo)兩項(xiàng)指標(biāo)序列的時(shí)序均值的60%作為判決門限，低于此門限判決為疲勞發(fā)生，表明此時(shí)通過(guò)耳機(jī)產(chǎn)生的聲音已很好的抑制住耳鳴，低于閾值則表明耳機(jī)產(chǎn)生的聲音對(duì)耳鳴抑制效果不理想。
[0013]進(jìn)一步的，所述步驟(1)中，帶通濾波器的低通起始頻率為1Hz，高通截止頻率為35Hz。
[0014]進(jìn)一步的，所述步驟(2)特征表達(dá)子模塊的具體算法如下:
采用Morlat函數(shù)為母小波函數(shù)，對(duì)腦電時(shí)域信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換；輸入信號(hào)為單導(dǎo)聯(lián)腦電采集到的離散腦電時(shí)間序列，與以上母小波函數(shù)卷積并經(jīng)過(guò)變換后得到一系列不同頻段的復(fù)時(shí)間序列信號(hào)即小波系數(shù)，其中時(shí)間與輸入信號(hào)長(zhǎng)度保持一致，頻率范圍對(duì)為l-35Hz，保留其中l(wèi)-35Hz用于提取節(jié)律特征；對(duì)于特定的時(shí)刻和頻點(diǎn)，系數(shù)表示信號(hào)的時(shí)頻分布情況，對(duì)其取模，即用功率表示；按照頻段范圍高低，分別提取alpha波(8-13Hz)、beta波(13-20Hz), delta (l_4Hz), theta (4_7Hz)對(duì)應(yīng)頻段的復(fù)小波系數(shù)的模的時(shí)間序列，即功率表示頻段能量的時(shí)序變化。 [0015]進(jìn)一步的， 所 述步驟(3)指標(biāo)化表示采用特征歸一化算法，即:
將某一頻段能量占總能量的比值作為指標(biāo):
【權(quán)利要求】
1.一種基于腦電頻域特征指標(biāo)化算法的耳鳴治療設(shè)備，所述設(shè)備包括耳機(jī)、腦電信號(hào)采集裝置、IC電路、信號(hào)傳輸裝置及終端設(shè)備，其特征在于: 腦電信號(hào)采集裝置包括腦電信號(hào)采集電極、腦電信號(hào)參考電極和信號(hào)處理器，所述采集裝置對(duì)人腦活動(dòng)產(chǎn)生的模擬腦電波進(jìn)行采樣、量化，變成離散數(shù)字信號(hào)，進(jìn)行后續(xù)的處理； 所述IC電路包括信號(hào)放大器及信號(hào)處理器，所述信號(hào)放大器為為前置信號(hào)放大器，將量化的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行放大，增強(qiáng)處理和傳輸過(guò)程中的抗干擾能力； 所述信號(hào)處理器對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行去噪預(yù)處理，增強(qiáng)腦電波信號(hào)的強(qiáng)度，并從中提取反映人認(rèn)知狀態(tài)變化的計(jì)算指標(biāo)，評(píng)估使用者的狀態(tài)； 所述信號(hào)傳輸裝置連接IC電路與終端設(shè)，將IC電路提取的計(jì)算指標(biāo)傳輸給終端設(shè)備; 所述終端設(shè)備為一 PC機(jī)，對(duì)上述計(jì)算指標(biāo)進(jìn)行處理，并進(jìn)行顯示和反饋。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其特征在于:所述耳機(jī)為頭戴式耳機(jī)，腦電信號(hào)采集裝置及IC電路整合在耳機(jī)本體中，并進(jìn)一步整合有電池倉(cāng)及電源開關(guān)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其特征在于:所述腦電信號(hào)采集電極位于頭部，腦電信號(hào)參考電極夾位于耳部。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其特征在于:所述信號(hào)傳輸裝置為無(wú)線信號(hào)傳輸裝置。
5.一種基于腦電頻域特征指標(biāo)化算法的耳鳴治療方法，其特征在于，所述方法，所述方法步驟如下: (1)初始化設(shè)備硬件，設(shè)定可接受條件； (2)聲源自動(dòng)播放聲音，同時(shí)米集腦電數(shù)據(jù)； (3)對(duì)采集的數(shù)據(jù)濾波、去噪、時(shí)頻分析、計(jì)算腦電指標(biāo)； (4)將計(jì)算的腦電指標(biāo)傳輸至客戶端并進(jìn)行顯示； (5)判斷是否符合接受條件；如果符合，則給正在播放的聲音設(shè)定可接受標(biāo)記；如果不符合，則再次至步驟(2)進(jìn)行相關(guān)步驟。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述指標(biāo)化算法具體如下: (1)預(yù)處理:對(duì)量化的腦電波進(jìn)行數(shù)字濾波，去除肌電等干擾噪音；所述濾波器為無(wú)限沖激響應(yīng)(IIR)帶通濾波器； (2)特征表達(dá)和提取:從預(yù)處理之后的腦電信號(hào)中提取反映綜合認(rèn)知狀態(tài)的基本指標(biāo)，具體包括 alpha 波(8_13Hz)、beta 波(13_20Hz)，delta (l_4Hz), theta (4_7Hz);運(yùn)用時(shí)頻分析技術(shù)將這些指標(biāo)從原始時(shí)域信號(hào)中提取出來(lái)，在頻域上以能量或功率的時(shí)間序列形式加以表達(dá)； (3)指標(biāo)化表示:將上述基本指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使得不同使用者以及同一個(gè)使用者不同時(shí)間的同一指標(biāo)具有相同的物理含義；所述算法輸出警覺(jué)性水平和緊張度水平兩個(gè)指標(biāo)，所述警覺(jué)性水平指標(biāo)和和緊張度水平指標(biāo)具體如下: a(t)、b(t)和c(t)分別表示alpha、beta和theta三個(gè)頻段的時(shí)序信號(hào),他們分別由原始腦電信號(hào)的經(jīng)由時(shí)頻分析并選定特定頻段的能量累加實(shí)現(xiàn)； 警覺(jué)度指標(biāo): SI (t)=c (t)/a(t),其 中t表示時(shí)間，a和c分別表示alpha和theta的能量；緊張度指標(biāo): S2(t)=b(t)*c(t),其中t表示時(shí)間，b和c分別表示beta和theta的能量； (4)注意力水平的判定:即以正常使用者在沒(méi)有困倦、疲勞狀態(tài)發(fā)生的情況下，持續(xù)保持注意2分鐘的警覺(jué)性水平指標(biāo)和和緊張度水平指標(biāo)兩項(xiàng)指標(biāo)序列的時(shí)序均值的60%作為判決門限，低于此門限判決為疲勞發(fā)生，表明此時(shí)通過(guò)耳機(jī)產(chǎn)生的聲音已很好的抑制住耳鳴，低于閾值則表明耳機(jī)產(chǎn)生的聲音對(duì)耳鳴抑制效果不理想。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的算法，其特征在于:所述步驟(1)中，帶通濾波器的低通起始頻率為IHz，高通截止頻率為35Hz。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的算法，其特征在于: 所述步驟(2)特征表達(dá)子模塊的具體算法如下: 采用Morlat函數(shù)為母小波函數(shù)，對(duì)腦電時(shí)域信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換；輸入信號(hào)為單導(dǎo)聯(lián)腦電采集到的離散腦電時(shí)間序列，與以上母小波函數(shù)卷積并經(jīng)過(guò)變換后得到一系列不同頻段的復(fù)時(shí)間序列信號(hào)即小波系數(shù)，其中時(shí)間與輸入信號(hào)長(zhǎng)度保持一致，頻率范圍對(duì)為l-35Hz，保留其中l(wèi)-35Hz用于提取節(jié)律特征；對(duì)于特定的時(shí)刻和頻點(diǎn)，系數(shù)表示信號(hào)的時(shí)頻分布情況，對(duì)其取模，即用功率表示；按照頻段范圍高低，分別提取alpha波(8-13Hz)、beta波(13-20Hz), delta (l_4Hz), theta (4_7Hz)對(duì)應(yīng)頻段的復(fù)小波系數(shù)的模的時(shí)間序列，即功率表示頻段能量的時(shí)序變化。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的算法，其特征在于: 所述步驟(3)指標(biāo)化表示采用特征歸一化算法，即:· 將某一頻段能量占總能量的比值作為指標(biāo): 其中，t表示時(shí)間，f表示頻率，P表示功率，從而Pf (t)表示某一頻率f范圍內(nèi)的能量隨時(shí)間變化的函數(shù)，公式的分母部分則表示將I到35HZ頻率范圍內(nèi)的能量累加總和；根據(jù)以上模型將Pf⑴除以總能量歸一化以后，每個(gè)頻段的相對(duì)能量變?yōu)?-1范圍內(nèi)的數(shù)值，即用Pf’(t)表示。
【文檔編號(hào)】A61B5/0484GK103816007SQ201310596284
【公開日】2014年5月28日 申請(qǐng)日期:2013年11月22日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月22日
【發(fā)明者】劉志勇 申請(qǐng)人:劉志勇