本發(fā)明涉及兒童自閉癥風險評估領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種基于腦電的兒童自閉癥風險評估系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

自閉癥被歸類為一種由于神經(jīng)系統(tǒng)失調(diào)導致的發(fā)育障礙，不能進行正常的語言表達和社交活動，常做一些刻板和重復性的動作和行為，腦電圖在臨床上主要用于檢查腦功能、診斷神經(jīng)系統(tǒng)障礙性疾病，腦電圖沒有副作用，可發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)性的損傷，不僅提供出現(xiàn)功能異常的位置及程度，還能夠得到腦功能異常的關(guān)鍵信息，腦電圖在評估兒童自閉癥時能夠起到一定的作用。

在對兒童進行腦電監(jiān)測時，腦電圖技術(shù)大多應用在比較嚴格的環(huán)境中，如醫(yī)院的臨床治療或科研院所的實驗室，即便是在這樣嚴格的限制下，腦電信號的測量也會受到一些因素的影響，另外在對兒童評估時，信息量比較少，特征并不十分明確，并不能得到相應的針對受測兒童的特征信息給出合理化的自閉癥風險結(jié)果。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

1.要解決的技術(shù)問題

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的干擾因素干擾檢測，不能給出合理化的自閉癥風險結(jié)果問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于腦電的兒童自閉癥風險評估系統(tǒng)，它可以實現(xiàn)消除干擾因素，能給出合理化的自閉癥風險結(jié)果。

2.技術(shù)方案

為解決上述問題，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案。

一種基于腦電的兒童自閉癥風險評估系統(tǒng)，包括多島腦電信號采集系統(tǒng)、腦電信號去干擾處理系統(tǒng)、腦電信號整理系統(tǒng)、評估自閉癥風險系統(tǒng)和顯示系統(tǒng)，所述多島腦電信號采集系統(tǒng)、腦電信號去干擾處理系統(tǒng)、腦電信號整理系統(tǒng)、評估自閉癥風險系統(tǒng)和顯示系統(tǒng)依次相連，所述多島腦電信號采集系統(tǒng)包括模擬信號模塊和數(shù)字信號模塊，所述腦電信號去干擾處理系統(tǒng)包括arma模型、數(shù)字信號濾波器、去干擾算法計算機和基于arma模型的自適應預測器，所述腦電信號整理系統(tǒng)包括特征提取和分類模型，所述評估自閉癥風險系統(tǒng)包括第一數(shù)據(jù)庫、第二數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)比較器，所述第一數(shù)據(jù)庫和第二數(shù)據(jù)庫均與數(shù)據(jù)比較器相連，所述第一數(shù)據(jù)庫存儲通過多島腦電信號采集系統(tǒng)分別采集已標簽的健康兒童數(shù)據(jù)信號和已標簽的自閉癥兒童數(shù)據(jù)信號，所述第二數(shù)據(jù)庫儲存近期多個測量數(shù)據(jù)，通過多島腦電信號采集系統(tǒng)采集腦電信號，利用arma模型處理干擾信號，干擾信號通過數(shù)字濾波器和去干擾算法計算機初步處理干擾信號，利用arma模型和基于arma模型的自適應預測器有效規(guī)避干擾信號造成的誤差，消除干擾因素，同時利用該系統(tǒng)分別采集已標簽的健康兒童數(shù)據(jù)信號和自閉癥兒童數(shù)據(jù)信號，將采集大量的特征信息存儲在第一數(shù)據(jù)庫，將近期采集受測的兒童數(shù)據(jù)信號與其進行比較，從而給出合理化的自閉癥風險結(jié)果。

優(yōu)選地，所述模擬信號模塊包括前置放大電路和濾波電路，通過腦電前置放大器對微弱的腦電信號進行放大，通過濾波電路對腦電信號進行濾波處理。

優(yōu)選地，所述濾波電路包括低通電路和陷波電路，陷波電路有效的應對腦電信號采集時的工頻干擾。

優(yōu)選地，所述分類模型包括線性分類、神經(jīng)網(wǎng)絡、非線性貝斯分類器和最近鄰分類器，通過線性分類、神經(jīng)網(wǎng)絡、非線性貝斯分類器和最近鄰分類器分別處理多種特征腦電信號，便于進行分析。

優(yōu)選地，所述多島腦電信號采集系統(tǒng)采用非線性動力學理論采集非線性腦電信號，腦電信號具有非線性動力學系統(tǒng)特點，通過非線性動力學理論便于采集。

優(yōu)選地，所述去干擾算法計算機算法采用回歸算法、小波變換或獨立主成分分析，通過回歸算法、小波變換或獨立主成分分析，有效的初步消除干擾信號。

3.有益效果

相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點在于：

（1）本方案通過多島腦電信號采集系統(tǒng)采集腦電信號，利用arma模型處理干擾信號，干擾信號通過數(shù)字濾波器和去干擾算法計算機初步處理干擾信號，利用arma模型和基于arma模型的自適應預測器有效規(guī)避干擾信號造成的誤差，消除干擾因素，同時利用該系統(tǒng)分別采集已標簽的健康兒童數(shù)據(jù)信號和自閉癥兒童數(shù)據(jù)信號，將采集大量的特征信息存儲在第一數(shù)據(jù)庫，將近期采集受測的兒童數(shù)據(jù)信號與其進行比較，從而給出合理化的自閉癥風險結(jié)果。

（2）通過腦電前置放大器對微弱的腦電信號進行放大，通過濾波電路對腦電信號進行濾波處理。

（3）陷波電路有效的應對腦電信號采集時的工頻干擾

（4）通過線性分類、神經(jīng)網(wǎng)絡、非線性貝斯分類器和最近鄰分類器分別處理多種特征腦電信號，便于進行分析

（5）腦電信號具有非線性動力學系統(tǒng)特點，通過非線性動力學理論便于采集。

（6）通過回歸算法、小波變換或獨立主成分分析，有效的初步消除干擾信號。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的系統(tǒng)原理框圖；

圖2為本發(fā)明的多島腦電信號采集系統(tǒng)方框圖；

圖3為本發(fā)明的腦電信號去干擾處理系統(tǒng)原理圖；

圖4為本發(fā)明的腦電信號整理系統(tǒng)方框圖；

圖5為本發(fā)明的對比評估自閉癥風險的原理方框圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖；對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述；顯然；所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例；而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例；本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例；都屬于本發(fā)明保護的范圍。

實施例1：

請參閱圖1-５，一種基于腦電的兒童自閉癥風險評估系統(tǒng)，包括多島腦電信號采集系統(tǒng)、腦電信號去干擾處理系統(tǒng)、腦電信號整理系統(tǒng)、評估自閉癥風險系統(tǒng)和顯示系統(tǒng)，多島腦電信號采集系統(tǒng)、腦電信號去干擾處理系統(tǒng)、腦電信號整理系統(tǒng)、評估自閉癥風險系統(tǒng)和顯示系統(tǒng)依次相連，多島腦電信號采集系統(tǒng)包括模擬信號模塊和數(shù)字信號模塊，腦電信號去干擾處理系統(tǒng)包括arma模型、數(shù)字信號濾波器、去干擾算法計算機和基于arma模型的自適應預測器，腦電信號整理系統(tǒng)包括特征提取和分類模型，評估自閉癥風險系統(tǒng)包括第一數(shù)據(jù)庫、第二數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)比較器，第一數(shù)據(jù)庫和第二數(shù)據(jù)庫均與數(shù)據(jù)比較器相連，第一數(shù)據(jù)庫存儲通過多島腦電信號采集系統(tǒng)分別采集已標簽的健康兒童數(shù)據(jù)信號和已標簽的自閉癥兒童數(shù)據(jù)信號，第二數(shù)據(jù)庫儲存近期多個測量數(shù)據(jù)，通過多島腦電信號采集系統(tǒng)采集腦電信號，利用arma模型處理干擾信號，干擾信號通過數(shù)字濾波器和去干擾算法計算機初步處理干擾信號，利用arma模型和基于arma模型的自適應預測器有效規(guī)避干擾信號造成的誤差，消除干擾因素，同時利用該系統(tǒng)分別采集已標簽的健康兒童數(shù)據(jù)信號和自閉癥兒童信號，將采集大量的特征信息存儲在第一數(shù)據(jù)庫，將近期采集受測的兒童數(shù)據(jù)信號與其進行比較，從而給出合理化的自閉癥風險結(jié)果。

模擬信號模塊包括前置放大電路和濾波電路，通過腦電前置放大器對微弱的腦電信號進行放大，通過濾波電路對腦電信號進行濾波處理，濾波電路包括低通電路和陷波電路，陷波電路有效的應對腦電信號采集時的工頻干擾，分類模型包括線性分類、神經(jīng)網(wǎng)絡、非線性貝斯分類器和最近鄰分類器，通過線性分類、神經(jīng)網(wǎng)絡、非線性貝斯分類器和最近鄰分類器分別處理多種特征腦電信號，便于進行分析，多島腦電信號采集系統(tǒng)采用非線性動力學理論采集非線性腦電信號，腦電信號具有非線性動力學系統(tǒng)特點，通過非線性動力學理論便于采集，去干擾算法計算機算法采用回歸算法、小波變換或獨立主成分分析，通過回歸算法、小波變換或獨立主成分分析，有效的初步消除干擾信號。

工作原理：首先利用多島腦電信號采集系統(tǒng)分別對大量的已標簽的健康兒童和已標簽的自閉癥兒童進行腦電信號采集，并提取相關(guān)的特征信號并進行分類建模，儲存在第一數(shù)據(jù)庫，在檢測受測兒童時，利用多島腦電信號采集系統(tǒng)采集腦電信號，利用arma模型處理干擾信號，干擾信號通過數(shù)字濾波器和去干擾算法計算機初步處理干擾信號，利用arma模型和基于arma模型的自適應預測器有效規(guī)避干擾信號造成的誤差，將處理后的腦電信號通過腦電信號整理系統(tǒng)進行特征提取并進行分類建模,儲存在第二數(shù)據(jù)庫中，將多個的近期測量數(shù)據(jù)利用數(shù)據(jù)比較器與第一數(shù)據(jù)庫中采集的大量針對性的數(shù)據(jù)模型進行比對，從而給出合理化的自閉癥風險結(jié)果。

以上所述；僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式；但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此；任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)；根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及其改進構(gòu)思加以等同替換或改變；都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。