申请/专利权人：林小东

申请日：2020-06-22

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN111631709B

主分类号：A61B5/369

分类号：A61B5/369;A61B5/16;G16H50/20;G16H50/70;G16H10/60;G06F18/15;G06F18/2131;G06F18/2411

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2020.10.02#实质审查的生效;2020.09.08#公开

摘要：本发明属于医学信号处理领域，具体公开了一种区别精神分裂症幻听症状和其他疾病幻听症状的方法，基于多频段小波包熵的不对称率提取特征为主要客观依据，根据患者幻听症状量表评分为辅助客观依据，以汉密尔顿抑郁量表和杨氏躁狂量表为辅助客观依据，进行融合计算，并参照正常状态下，健康个体的脑电信号构建多分类器系统，所建立的分类算法，能较为准确的区分出精神分裂症幻听症状与抑郁症幻听和双相障碍幻听等2种不同疾病种类幻听的特异性特征，最终可以输出待检测脑电信号的精神分裂症特有的幻听症状所属概率值，得到支持分裂症幻听早期确诊决策的建议。

主权项：1.一种区别精神分裂症幻听症状和其他疾病幻听症状的方法，其特征在于，包括以下步骤：采集脑电数据；对采集到的数据进行预处理，同一个体的脑电数据被划分为多个等长的多导联信号，扩增数据量，并且具有动态特性；获取个体所有导联的分段脑电信号多尺度小波能谱；求取各导联间的不对称率，得到个体分段脑电信号的特征模式向量；求取个体被试的量表评分，得到个体临床特征向量；根据分段脑电信号的特征模式向量和临床量表特征向量构建多核融合支持向量机的分类器；使用多核融合分类器对具有幻听症状患者的脑电信号进行分析，并预测幻听症状是否为精神分裂症疾病的特异性幻听；所述获取个体所有导联的分段脑电信号多尺度小波能谱包括：对个体的分段脑电信号逐导联进行小波包分解，得到一个多层分解树；对树中结点进行小波包熵的计算，得到多尺度小波能谱；对脑电信号数据进行小波包分解，以获取不同频段的信息；其中，小波包函数表示为： 其中ψt为母小波，hk、gk为权重系数；第j和j+1级的递归关系为： 小波系数为： 由此，将脑电信号表示为多个小波包集，其对应不同的频率范围，可以根据实际需要进行改变；利用小波包节点定义脑电信号分量中的能量为： 脑电信号总能量为： 定义特定频段的能量为Es，其为所包含信号分量的能量之和，对其归一化后表示为： 最终定义小波包熵为：Swp＝-∑psln[ps]所述求取各导联间的不对称率包括：个体分段脑电数据中包含多导联信号，其中一半导联来自左半脑，一半导联来自右半脑；利用左右半脑各导联的组合求取不对称率作为特征值，构成脑电信号的特征模式向量；所述脑电信号的特征模式向量是左右脑导联在分段且特定频段成分的小波包熵的不对称率组成的一个向量；假设一个个体的脑电信号表示为P×M×N，其中，P为导联数，M为分段短时窗内信号数，N为分段数；那么其小波包熵特征为P×N，每段数据中的导联来自于左、右半脑信号，假设其中3导来自左半脑A1，A2，A3，3导来自右半脑B1，B2，B3，按照左右半脑的排列组合A1，B1，A1，B2，A1，B3，A2，B1，A2，B2，A2，B3，A3，B1，A3，B2，A3，B3，求取小波包熵值的不对称率rate为： 其中R表示来自右半脑导联，L表示来自左半脑导联。

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