申请/专利权人：山东大学;山东大学齐鲁医院

申请日：2021-12-14

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN114209339B

主分类号：A61B5/369

分类号：A61B5/369;A61B5/291;A61B5/256;A61B5/00;A61H31/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2022.04.08#实质审查的生效;2022.03.22#公开

摘要：本发明提供了一种用于心肺复苏的实时脑电监测系统，包括脑电采集模块，包括多个传感器，分别采集用户的大脑前额叶区、锋面、颞区、顶叶区、中心区和枕叶区的脑电信号；信号数据采集卡，用于将所述传感器检测的脑电信号，传输给信号分析系统；信号分析系统，用于利用离散小波变换将检测到的脑电信号分解成若干频率范围的信号子带，统计评估每个信号子带的估计分散熵指数值，确定和选择不同状态下最具判别性的特征和信号子带，进行模糊逻辑分类，判断用户所处的状态，以依据所述状态控制心肺复苏仪器。本发明能够进一步指导自动按压装置的按压频率和深度，提高心肺复苏的成功率。

主权项：1.一种用于心肺复苏的实时脑电监测系统，其特征是：包括：脑电采集模块，包括多个传感器，分别采集用户的大脑前额叶区、锋面、颞区、顶叶区、中心区和枕叶区的脑电信号；信号数据采集卡，用于将所述传感器检测的脑电信号，传输给信号分析系统；信号分析系统，用于利用离散小波变换将检测到的脑电信号分解成若干频率范围的信号子带，统计评估每个信号子带的估计分散熵指数值，确定和选择不同状态下最具判别性的特征和信号子带，进行模糊逻辑分类，判断用户所处的状态，以依据所述状态控制心肺复苏仪器；所述信号分析系统包括：离散小波变换模块，用于利用离散小波变换将测量到的脑电信号分解为神经生理学的四个频率范围，构成四个信号子带；分散熵指数分析模块，用于计算分解的神经生理学波段的分散熵指数，估计信号的不规则性，确定能够区分三种状态的特征；特征选择模块，用于利用KWM进行特征选择，统计评估每个信号子带的估计分散熵指数值，确定不同状态下最具判别性的特征和信号子带；模糊逻辑分类模块，用于根据不同状态下最具判别性的特征和信号子带，利用模糊逻辑、神经网络和进化计算的协同作用，自动判别用户所处的状态；反馈模块，用于反馈判别结果；所述模糊逻辑分类模块在判别用户所处的状态时，基于Takagi-Sugeno-Kang规则的多输入多输出模糊神经系统来识别用户处于状态； Takagi-Sugeno-Kang规则具有模糊逻辑的前提部分和清晰的结果部分，通过线性系统逼近非线性系统，其形式如下：如果x1=A1j,x2=A2j,…,xm=Amj，则有： 其中xi和yj是系统的输入和输出信号，i=1,…,m是输入信号的数量，j=1,…,r是规则的数量，Aij是输入模糊集，bj和aij是系数；所述多输入多输出模糊神经系统包括六层，第一层为输入信号，第二层为隶属函数，第三层为规则层，第四层为结果层，第五层为第三层与第四层输入信号的乘积，第六层为输出层；在第一层，xi（i=1,…,m）输入的信号是分布式的；第二层是隶属函数； 其中，cij和σij是高斯隶属函数的中心和宽度，是输入变量ith对jth的隶属函数；第三层的节点数量等于规则数量，R1,R2,…,Rr代表规则，该层的输出信号使用t-norm最小运算进行计算： 其中，П是最小运算； 信号是第五层的输入信号；第四层是结果层，它包括n个线性系统，在这一层，规则的输出值使用线性函数来确定： 在第五层中，第三层的输出信号与第四层的输出信号相乘，jth节点的输出计算为； FNS的输出信号确定为： 其中，uk是FNS的输出信号（k=1,…,n），wjk是用于连接第五层和第六层的权重系数；三种状态包括：脑电信号持续低压、振幅低于设定值，脑电信号出现不连续的正常电压并伴有短暂的爆发抑制波，或脑电信号出现连续正常电压的状态。

全文数据：

权利要求：

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