基于前额少数导联脑电监测的抑郁状态评估方法

1.本发明涉及一种基于前额少数导联穿戴式脑电监测的抑郁状态评估方法，属于脑电监测技术领域。


背景技术：

2.抑郁症又称抑郁障碍，是一种常见的精神类疾病，其症状表现包括情绪低落、兴趣减退等，严重时会导致自残和自杀等不良后果。根据中国卫生健康委员会2019年数据显示，我国抑郁症患病率呈上升趋势，抑郁症12月患病率达到2.1％，终身患病率达3.4％，但其中大部分患者没有接受过心理服务与治疗。
3.脑电波(eeg)是大脑神经元的电生理活动在头皮表面或大脑皮层的总体反映。传统脑电监测设备较为笨重，使用不便，无法满足用户在医院外的日常监测需求。近年来随着集成电路、物联网、人工智能等技术的发展，脑电监测设备逐渐小型化、便携化，监测系统更加智能，但仍存在佩戴不够舒适、数据采集不够准确、功耗较高等问题。传统的湿电极采集虽然干扰较小、采集效果好，但佩戴不舒适；以往的抑郁检测需要采集较多通道的脑电信号，导致其装置体积较大、使用不便。
4.目前对于抑郁的检测多依靠病史、临床症状表现、自我评价等，因而具有一定的主观性。而脑电信号蕴藏着丰富的脑部生理信息，已广泛用于脑神经疾病的诊断、情绪和精神状态的判断等。已有相关研究发现，脑电频段特征、复杂度等指标能够反映抑郁状态的潜在病理信息，为抑郁症检测提供帮助。
5.alpha波是8-13hz范围的脑电波段，与人类意识活动受抑制有关，额叶alpha波能够反映对应半脑的活动及与之相关的意识、行为和活跃度。额叶alpha不对称性是抑郁研究的常用指标，而常规的额叶不对称性研究多采用线性方法，即通过计算各极点处信号的alpha波功率谱来进行评估，但线性特征难以反映非线性、非平稳的脑电信号的活动规律。


技术实现要素：

6.针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于前额少数导联穿戴式脑电监测的抑郁状态评估方法，其可以实现舒适准确的脑电信号采集，通过前额叶alpha不对称指标，对患者抑郁状态做出较准确的判断。
7.为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
8.一种基于前额少数导联穿戴式脑电监测的抑郁状态评估方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
9.步骤一、通过可穿戴脑电采集设备获取患者的前额脑电信号；
10.步骤二、对信号进行预处理，提取额叶脑电alpha波段；
11.步骤三、计算基于近似熵的alpha波不对称指标；
12.步骤四、利用支持向量机进行分类训练，建立抑郁状态评估模型，完成抑郁状态评判；
13.作为本发明的进一步改进，所述可穿戴脑电采集设备用于采集用户脑电信号，对脑电信号进行预处理后，通过蓝牙将数据发送至用户端，进行进一步运算处理。
14.作为本发明的进一步改进，所述脑电alpha波段的提取方法为：采用小波阈值去噪方法去除脑电信号中的伪影和噪声，对信号进行重采样，通过带通滤波提取8-13hz的脑电alpha波段。
15.作为本发明的进一步改进所述基于近似熵的alpha波不对称指标计算公式为：
16.asy_apen＝apen(fp1)-apen(fp2)
17.式中asy_apen表示基于近似熵的额叶alpha不对称指标，apen(fp1)和apen(fp2)分别为从额极fp1和fp2采集的额叶alpha脑电波段信号的近似熵。
18.通过采集不同抑郁状态下患者的两导脑电信号数据，利用上述基于近似熵的额叶alpha不对称指标计算公式，得到alpha波不对称指标，输入支持向量机进行分类训练，得到抑郁状态评估模型，从而完成抑郁状态的评判。
19.具体地，采集脑电信号位置依据国际标准10-20导联系统，选择前额fp1和fp2作为信号采集部位，耳垂a1与a2作为参考电极部位。
20.具体地，所述可穿戴脑电设备包括柔性织物电极、集成模拟前端芯片ads1299、电池及稳压模块、蓝牙芯片nrf52840、柔性外壳；模拟前端芯片用于脑电信号的采集、放大滤波、模数转换；蓝牙soc芯片用于脑电数据的接收、预处理及蓝牙无线发送，将数据传输至用户端上位机；模拟前端和蓝牙soc芯片之间采用spi通讯；电池及稳压模块用于系统的供电。
21.与现有技术相比，本发明的有益效果为：
22.(1)采用穿戴式脑电采集设备进行数据采集，包括柔性织物电极、柔性外壳，能够增加佩戴的舒适性；
23.(2)使用ads1299和nrf52840芯片作为模拟前端和蓝牙芯片，进行信号采集、处理、发送，能够保证较高的采集精度信号质量，同时减小了设备体积；
24.(3)采用蓝牙5.2无线传输方式，具有传输速度快、距离较远、功耗低等特点；
25.(4)采用前额alpha波不对称性作为抑郁检测指标，具有一定的生理意义，能够反映患者的前额叶脑活动及迷走神经变化。利用近似熵来评估额叶alpha不对称性，相较于采用频段功率等线性指标，抗干扰能力强，更符合脑电信号非线性、非平稳、混沌活动的特点。
附图说明
26.图1是本发明中抑郁状态评估方法流程示意图。
27.图2是本发明中可穿戴脑电采集装置的结构图。
28.图3是国际10-20导联位置示意图。
29.图4是蓝牙soc芯片nrf52840的引脚图。
30.图5是模拟前端芯片ads1299的引脚图。
具体实施方式
31.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
32.针对现有技术存在的问题，本发明实施例公开了一种基于前额少数导联穿戴式脑电监测的抑郁状态评估方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
33.如图1所示，本发明提供的抑郁状态评估方法包括以下步骤：
34.步骤一、通过可穿戴脑电采集设备获取患者的前额两导脑电信号；
35.步骤二、对信号进行预处理，提取额叶脑电alpha波段；
36.具体地，利用小波阈值去噪方法去除脑电信号中的噪声和伪迹。选择sym3层的小波基函数对信号进行分解和重构，以去除眼电伪迹。对信号进行重采样，通过带通滤波提取脑电8-13hz的alpha波段。本实施例选择巴特沃斯带通滤波器，因为其频率响应在通频带内最为平坦，而在阻频带内逐步下降；
37.步骤三、计算基于近似熵的alpha波不对称指标；
38.其中，近似熵是一种用于量化时间序列波动的规律性和不可预测性的非线性动力学参数，近似熵值越大代表复杂度越高，该指标在脑电非线性评估中使用较多，其算法步骤如下：
39.s1：设额叶脑电alpha波信号时间序列为x(1)，x(2)，x(3)，...，x(n)，按序号连续顺序组成一组一维矢量：
40.x(i)＝[x(i)，x(i+1)，...，x(i+m-1)]，i＝1～n-m+1
[0041]
s2：定义x(i)与x(j)间的距离d[x(i)，x(j)]为两者对应元素中差值最大的一个，即：
[0042][0043]
s3：给定阈值r，对每一个i值统计d[x(i)，x(j)]小于r的数目及此数目与距离总数n-m的比值，记作
[0044]
s4：先将取对数，再求其对所有i的平均值，记作即：
[0045][0046]
s5：再将维数加1，变为m+1，重复上述步骤，得和
[0047]
s6：得到信号序列的近似熵为：
[0048][0049]
实际工作时n不可能为∞。当n为有限值时，按上述步骤得出的是序列长度为n时apen的估计值。记作：
[0050][0051]
根据实践一般取m＝2，r＝0.1-0.2std[x(i)]，其中std[x(i)]为x(i)的标准差。
[0052]
常用的脑电额叶不对称评估参数被定义为右侧极点处alpha波功率谱的自然对数减去左侧极点处的自然对数，即
[0053]
faa＝lnf4-lnf3
[0054]
其中，f3、f4分别为左额叶极点、右额叶极点处alpha波脑电信号的功率谱。
[0055]
为与传统定义方法相一致，基于近似熵的额叶alpha不对称性指标定义为
[0056]
asy_apen＝apen(fp1)-apen(fp2)
[0057]
式中asy_apen表示基于近似熵的额叶alpha不对称指标，apen(fp1)和apen(fp2)分别为从额部fp1和fp2采集的alpha脑电信号的近似熵，其中，采集脑电信号位置依据国际标准10-20导联系统(如图3)。
[0058]
步骤四、利用支持向量机进行分类训练，建立抑郁状态评估模型，完成抑郁状态评判；
[0059]
具体地，通过采集不同抑郁程度和正常的脑电数据作为样本，进行归一化后输入支持向量机模型进行训练，得到抑郁评估模型。针对特征进行交叉验证法，将数据随机分为训练集与测试集，通过网格搜索算法遍历数据集进行svm分类器参数寻优，选择平均分类精确度最高的参数组合作为分类器的最优参数集，从而得到抑郁状态评估模型，完成抑郁状态的评判。
[0060]
如图2所示，本发明所述穿戴式脑电采集设备包括柔性织物电极、ads1299芯片(如图5)、nrf52840芯片(如图4)、锂电池及稳压模块和柔性外壳，其形式为头带或额贴。其中织物电极分为采集电极和参考电极，通过柔性导线与电路相连，布置方式采用两导联，采集部位为前额fp1和fp2，参考电极位置为耳垂a1与a2。ads1299是专用于脑电测量的集成化模拟前端芯片，对脑电信号进行采集与转换，形成24位高精度数据，通过spi通讯与蓝牙soc芯片进行连接。nrf52840是nordic公司的一款支持ble蓝牙5.2的soc芯片，主要负责对ads1299进行寄存器配置、增益设置、通道选择等，并完成数据接收与预处理，并将处理好的数据通过蓝牙发送到用户端上位机；锂电池及稳压模块用于芯片的供电。