本發(fā)明涉及輔助睡眠技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

目前市面上已經(jīng)有一些輔助設(shè)備來(lái)進(jìn)行輔助人們?nèi)胨?，即輔助睡眠，以提高用戶的睡眠質(zhì)量。睡眠狀態(tài)分析是輔助設(shè)備了解用戶睡眠質(zhì)量的重要手段，而在此過(guò)程中，需要對(duì)用戶睡眠狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，以準(zhǔn)確知道用戶是清醒還是睡著狀態(tài)，然后才能夠進(jìn)行對(duì)應(yīng)的干預(yù)措施。

多導(dǎo)睡眠圖(Polysomnography,PSG)，又稱睡眠腦電圖，是目前臨床上用于睡眠診斷和分析的“金標(biāo)準(zhǔn)”。多導(dǎo)睡眠圖利用多種生命體征對(duì)睡眠進(jìn)行分析，在這些體征信號(hào)中，腦電處于核心地位；利用腦電波4種節(jié)律：δ波(1-3Hz)，θ波(4-7Hz)，α波(8-12Hz)，β波(14-30Hz)的頻率特性。根據(jù)不同節(jié)律的腦電波和眼球運(yùn)動(dòng)特征，除了清醒階段以外，睡眠可以分成非眼快動(dòng)睡眠(No Rapid Eye Movement Sleep,NREM sleep)和眼快動(dòng)睡眠(Rapid Eye Movement Sleep,REM sleep)周期。其中非眼快動(dòng)睡眠又可以分為4個(gè)時(shí)期：S1期(完全清醒至睡眠之間的過(guò)渡階段)，S2期(淺睡階段)，S3期(中等深度睡眠)，S4期(深睡期)。

一般情況下，檢測(cè)用戶是否處于清醒狀態(tài)，是通過(guò)利用腦電波在4個(gè)頻段的信號(hào)(δ波頻段、θ波頻段、α波頻段和β波頻段)訓(xùn)練清醒狀態(tài)的識(shí)別模型(分類(lèi)器)來(lái)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，這些識(shí)別模型往往是利用其他人的腦電波進(jìn)行訓(xùn)練的通用識(shí)別模型，但由于腦電信號(hào)的個(gè)人特異性很強(qiáng)，并且腦電的強(qiáng)度很弱(腦電為微伏級(jí)別，心電為毫伏級(jí)別)，在信號(hào)采集時(shí)極易被外界信號(hào)所干擾。

在此過(guò)程中，當(dāng)需要訓(xùn)練個(gè)人分類(lèi)器時(shí)，就需要對(duì)采集的個(gè)人腦電信號(hào)樣本的數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行標(biāo)注，這樣才可以對(duì)標(biāo)注類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行自學(xué)習(xí)和測(cè)試，訓(xùn)練出更加適用于個(gè)人的個(gè)人分類(lèi)器，而采用通用識(shí)別模型來(lái)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)標(biāo)注時(shí)，如前面所述，由于腦電信號(hào)的強(qiáng)度很弱容易受到干擾，采用通用識(shí)別模型來(lái)標(biāo)注腦電波信號(hào)樣本的類(lèi)型，容易混入干擾成分，導(dǎo)致訓(xùn)練出來(lái)的個(gè)人分類(lèi)器的識(shí)別準(zhǔn)確率較低，影響了后期對(duì)個(gè)人睡眠狀態(tài)檢測(cè)結(jié)果的可靠性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

基于此，有必要針對(duì)上述問(wèn)題，提供一種清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注方法和系統(tǒng)，可以準(zhǔn)確地檢測(cè)清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注。

一種清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注方法，包括：

在用戶開(kāi)始睡眠過(guò)程后，根據(jù)設(shè)定幀長(zhǎng)度采集用戶的實(shí)時(shí)眼電信號(hào)和腦電信號(hào)樣本；

分別對(duì)所述實(shí)時(shí)眼電信號(hào)和腦電信號(hào)樣本進(jìn)行小波分解，并根據(jù)設(shè)定低頻段的小波系數(shù)進(jìn)行信號(hào)重建得到眼電信號(hào)和腦電信號(hào)；

根據(jù)同一時(shí)刻腦電信號(hào)和眼電信號(hào)的相關(guān)性以及眨眼眼電波形的特征，在眼電信號(hào)上檢測(cè)眨眼活動(dòng)；并將所述腦電信號(hào)的樣本熵與預(yù)設(shè)的樣本熵閾值進(jìn)行比較；

當(dāng)眼電信號(hào)上檢測(cè)到眨眼活動(dòng)或所述樣本熵大于所述樣本熵閾值時(shí)，將當(dāng)前腦電信號(hào)樣本的信號(hào)類(lèi)型標(biāo)注為清醒狀態(tài)。

一種清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注系統(tǒng)，包括：

信號(hào)采集模塊，用于在用戶開(kāi)始睡眠過(guò)程后，根據(jù)設(shè)定幀長(zhǎng)度采集用戶的實(shí)時(shí)眼電信號(hào)和腦電信號(hào)樣本；

信號(hào)重建模塊，用于分別對(duì)所述實(shí)時(shí)眼電信號(hào)和腦電信號(hào)樣本進(jìn)行小波分解，并根據(jù)設(shè)定低頻段的小波系數(shù)進(jìn)行信號(hào)重建得到眼電信號(hào)和腦電信號(hào)；

檢測(cè)比較模塊，用于根據(jù)同一時(shí)刻腦電信號(hào)和眼電信號(hào)的相關(guān)性以及眨眼眼電波形的特征，在眼電信號(hào)上檢測(cè)眨眼活動(dòng)；并將所述腦電信號(hào)的樣本熵與預(yù)設(shè)的樣本熵閾值進(jìn)行比較；

樣本標(biāo)注模塊，用于當(dāng)眼電信號(hào)上檢測(cè)到眨眼活動(dòng)或所述樣本熵大于所述樣本熵閾值時(shí)，將當(dāng)前腦電信號(hào)樣本的信號(hào)類(lèi)型標(biāo)注為清醒狀態(tài)。

上述清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注方法和系統(tǒng)，在用戶開(kāi)始睡眠過(guò)程后，根據(jù)設(shè)定幀長(zhǎng)度采集用戶的實(shí)時(shí)眼電信號(hào)和腦電信號(hào)樣本，進(jìn)行小波分解和低頻段重建得到眼電信號(hào)和腦電信號(hào)；根據(jù)同一時(shí)刻腦電信號(hào)和眼電信號(hào)，在眼電信號(hào)上檢測(cè)眨眼活動(dòng)，并對(duì)樣本熵進(jìn)行閾值判斷，當(dāng)存在眨眼活動(dòng)或樣本熵大于閾值，將當(dāng)前腦電信號(hào)樣本的信號(hào)類(lèi)型標(biāo)注為清醒狀態(tài)。通過(guò)該方案來(lái)標(biāo)注腦電波信號(hào)樣本的類(lèi)型，可以避免腦電信號(hào)受到干擾，準(zhǔn)確地檢測(cè)腦電信號(hào)的清醒狀態(tài)，并進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)類(lèi)型標(biāo)注，使得利用該標(biāo)注的腦電信號(hào)樣本訓(xùn)練出來(lái)的個(gè)人分類(lèi)器的識(shí)別準(zhǔn)確率更高，也提升了后期對(duì)個(gè)人睡眠狀態(tài)檢測(cè)結(jié)果的可靠性。

附圖說(shuō)明

圖1為一個(gè)實(shí)施例的清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注方法的流程圖；

圖2是一段常見(jiàn)的清醒時(shí)期的腦電信號(hào)與眼電信號(hào)示意圖；

圖3為滑動(dòng)窗口內(nèi)眼電信號(hào)波形尖峰面積示意圖；

圖4為檢測(cè)到眨眼活動(dòng)的結(jié)果示意圖；

圖5為基于本發(fā)明的標(biāo)注方法實(shí)現(xiàn)的清醒狀態(tài)檢測(cè)器原理圖；

圖6為一個(gè)實(shí)施例的清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖闡述本發(fā)明的清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注方法和系統(tǒng)的實(shí)施例。

參考圖1所示，圖1為一個(gè)實(shí)施例的清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注方法的流程圖，包括：

步驟S101，在用戶開(kāi)始睡眠過(guò)程后，根據(jù)設(shè)定幀長(zhǎng)度采集用戶的實(shí)時(shí)眼電信號(hào)和腦電信號(hào)樣本；

此步驟中，此步驟中，可以是在對(duì)用戶進(jìn)行輔助睡眠，訓(xùn)練個(gè)人識(shí)別模型時(shí)，在確保用戶是清醒的狀態(tài)下，開(kāi)始對(duì)用戶進(jìn)行腦電信號(hào)樣本采集，通過(guò)用戶佩戴相關(guān)腦電傳感設(shè)備，采集用戶在睡眠過(guò)程中產(chǎn)生的腦電信號(hào)，采集腦電信號(hào)樣本時(shí)，同時(shí)利用用戶佩戴相關(guān)眼電傳感設(shè)備對(duì)用戶的實(shí)時(shí)眼電信號(hào)進(jìn)行采集。

在采集信號(hào)時(shí)，可以以30s為一幀進(jìn)行采集，每幀腦電信號(hào)作為一個(gè)樣本，后續(xù)對(duì)每幀眼電信號(hào)和腦電信號(hào)進(jìn)行分析處理。

一般情況下，考慮到人正常的入睡時(shí)間為10～15分鐘，在勞累/疲憊時(shí)入睡時(shí)間甚至?xí)s短，因此，在用戶完全清醒的狀態(tài)下開(kāi)始采集用戶的腦電信號(hào)，可以認(rèn)為在開(kāi)始采集后的一個(gè)設(shè)定時(shí)間段T內(nèi)，可以認(rèn)為用戶是處于清醒狀態(tài)的。

在一個(gè)實(shí)施例中，若開(kāi)始采集腦電信號(hào)樣本和實(shí)時(shí)眼電信號(hào)的時(shí)間長(zhǎng)度小于設(shè)定時(shí)間T，將所有采集的腦電信號(hào)樣本標(biāo)注為清醒狀態(tài)；以T＝300s(5分鐘)為例，即用戶開(kāi)始采集腦電信號(hào)后的300秒內(nèi)的腦電信號(hào)樣本被判斷為清醒狀態(tài)；如上所述，腦電信號(hào)樣本是以30s為一幀，那么在前10個(gè)腦電樣本的數(shù)據(jù)類(lèi)型即可直接標(biāo)注為清醒狀態(tài)。

步驟S102，分別對(duì)所述實(shí)時(shí)眼電信號(hào)和腦電信號(hào)樣本進(jìn)行小波分解，并根據(jù)設(shè)定低頻段的小波系數(shù)進(jìn)行信號(hào)重建得到眼電信號(hào)和腦電信號(hào)；

首先分別對(duì)實(shí)時(shí)眼電信號(hào)和腦電信號(hào)樣本進(jìn)行小波分解，并根據(jù)設(shè)定低頻段的小波系數(shù)重建眼電信號(hào)和腦電信號(hào)，為了避免高頻噪聲的干擾同時(shí)保留信號(hào)的基本信息，我們?cè)谳^低頻段上對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分析。為了計(jì)算的方便，可以選擇θ波的頻率上限(0～8Hz)進(jìn)行小波分解和重建。

為了計(jì)算的方便，可以選擇腦電信號(hào)的θ波(主要是4-7Hz)的頻率上限進(jìn)行重建，即0～8Hz。

步驟S103，根據(jù)同一時(shí)刻腦電信號(hào)和眼電信號(hào)的相關(guān)性以及眨眼眼電波形的特征，在眼電信號(hào)上檢測(cè)眨眼活動(dòng)；并將所述腦電信號(hào)的樣本熵與預(yù)設(shè)的樣本熵閾值進(jìn)行比較；

對(duì)于檢測(cè)眨眼活動(dòng)：

在正常人的睡眠周期中，眨眼是清醒期所特有的一個(gè)活動(dòng)，由于眨眼時(shí)眼電信號(hào)的幅度較高，會(huì)對(duì)腦電信號(hào)造成干擾。

參考圖2，圖2是一段常見(jiàn)的清醒時(shí)期的腦電信號(hào)與眼電信號(hào)示意圖；圖中實(shí)線為腦電信號(hào)，虛線為眼電信號(hào)。通過(guò)圖中可以看出，眨眼活動(dòng)在腦電信號(hào)和眼電信號(hào)上都產(chǎn)生了向下的尖峰，眨眼活動(dòng)在腦電圖上表現(xiàn)為具有短時(shí)間的高尖峰的波形，這也是眨眼眼電波形的特征。

在上述檢測(cè)過(guò)程中，利用同一時(shí)刻的腦電信號(hào)和眼電信號(hào)之間的相關(guān)性，結(jié)合眨眼眼電信號(hào)的波形特征進(jìn)行判斷。

在一個(gè)實(shí)施例，在眼電信號(hào)上檢測(cè)眨眼活動(dòng)的方法，可以如下：

(1)利用具有設(shè)定信號(hào)幅度范圍和時(shí)間長(zhǎng)度的滑動(dòng)窗口截取所述低頻眼信號(hào)；

本發(fā)明利用一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)的信號(hào)幅度、眼電信號(hào)與腦電信號(hào)的相似程度，尖峰的尖銳程度和尖峰持續(xù)時(shí)間來(lái)檢測(cè)滑動(dòng)窗口內(nèi)是否有眨眼活動(dòng)，該滑動(dòng)窗口驗(yàn)證腦電圖時(shí)間軸上滑動(dòng)，截取眼電信號(hào)波形。

由于眨眼的時(shí)間一般小于0.4秒，因此可以在一個(gè)稍大滑動(dòng)窗口的內(nèi)檢測(cè)眨眼信號(hào)，例如設(shè)置0.6倍的采樣時(shí)間長(zhǎng)度，即n＝0.6·fs，n為滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度，fs為眼電信號(hào)的采樣率。

眼電信號(hào)的幅度可以通過(guò)滑動(dòng)窗口內(nèi)眼電信號(hào)的最大值減去最小值(p_max-p_min)的方式求出，一般情況下，滑動(dòng)窗口的幅度可以設(shè)置為75微伏至300微伏之間。

(2)分別計(jì)算滑動(dòng)窗口內(nèi)眼電信號(hào)與同一時(shí)刻腦電信號(hào)的波形的相關(guān)系數(shù)，滑動(dòng)窗口內(nèi)眼電信號(hào)波形尖峰的尖銳程度參數(shù)以及尖峰的持續(xù)時(shí)間；

這里尖銳程度參數(shù)是表征尖峰的特征符合眨眼時(shí)短時(shí)間的高尖峰的波形強(qiáng)弱的參數(shù)。

在一個(gè)實(shí)施例中，計(jì)算滑動(dòng)窗口內(nèi)眼電信號(hào)波形尖峰的尖銳程度參數(shù)，可以包括如下：

(a)分別計(jì)算眼電信號(hào)波形在滑動(dòng)窗口內(nèi)的上部區(qū)域面積和下部區(qū)域面積，計(jì)算公式如下：

式中，p_i為滑動(dòng)窗口內(nèi)的眼電信號(hào)，p_max為滑動(dòng)窗口內(nèi)眼電信號(hào)的最大值，p_min為滑動(dòng)窗口內(nèi)眼電信號(hào)的最小值，area_up表示上部區(qū)域面積，area_down表示下部區(qū)域面積；

(b)根據(jù)所述上部區(qū)域面積和下部區(qū)域面積計(jì)算所述眼電信號(hào)波形尖峰的面積，計(jì)算公式如下：

式中，blink_area表示尖峰的面積，if表示滿足條件；

參考圖3所示，圖3為滑動(dòng)窗口內(nèi)眼電信號(hào)波形尖峰面積示意圖，兩種方向的尖峰上、下部區(qū)域面積如圖所示，左圖尖峰方向向上，右圖的尖峰方向向下。

(c)根據(jù)尖峰面積計(jì)算尖銳程度參數(shù)，計(jì)算公式如下：

blink_ratio＝blink_area/in-blink_area

式中，blink_ratio表示尖銳程度參數(shù)，in-blink_area表示非尖峰部分的面積，這里尖銳程度參數(shù)也可以轉(zhuǎn)化為是上部區(qū)域面積和下部區(qū)域面積之間的比值。

計(jì)算滑動(dòng)窗口內(nèi)眼電信號(hào)波形尖峰的持續(xù)時(shí)間的方法，可以包括如下：

(d)根據(jù)所述上部區(qū)域面積和下部區(qū)域面積計(jì)算所述眼電信號(hào)波形尖峰的方向，計(jì)算公式如下：

式中，blink_direction表示尖峰方向，標(biāo)記為1表示尖峰向下，標(biāo)記為-1表示尖峰向上；

(e)在尖峰向下時(shí)，根據(jù)尖峰兩側(cè)的局部極大值點(diǎn)計(jì)算尖峰的持續(xù)時(shí)間；或者在尖峰向上時(shí)，根據(jù)尖峰兩側(cè)的局部局部極小值點(diǎn)計(jì)算尖峰的持續(xù)時(shí)間；計(jì)算公式如下：

blink_ts＝vertex_right-vertex_left,

式中，blink_ts表示尖峰的持續(xù)時(shí)間，vertex_right表示尖峰的右側(cè)頂點(diǎn)時(shí)刻，表示尖峰的左側(cè)頂點(diǎn)時(shí)刻，right_min_loca表示尖峰右側(cè)的局部極小值點(diǎn)，right_max_loca表示尖峰右側(cè)的局部極大值點(diǎn)，left_min_loca表示尖峰左側(cè)的局部極小值點(diǎn)，left_max_loca表示尖峰左側(cè)的局部極大值點(diǎn)，s.t.表示約束條件。

(3)若所述相關(guān)系數(shù)、尖銳程度參數(shù)和持續(xù)時(shí)間均分別滿足預(yù)設(shè)的相關(guān)系數(shù)閾值、尖銳程度參數(shù)閾值和持續(xù)時(shí)間閾值，判斷該滑動(dòng)窗口內(nèi)眼電信號(hào)存在眨眼活動(dòng)；

具體的，當(dāng)滑動(dòng)窗口內(nèi)的信號(hào)幅度、眼電信號(hào)與腦電信號(hào)的相似程度、尖峰的面積和持續(xù)時(shí)間都滿足條件時(shí)，即認(rèn)為當(dāng)前滑動(dòng)窗口存在著眨眼活動(dòng)；

對(duì)于相關(guān)系數(shù)閾值，一般認(rèn)為，相關(guān)系數(shù)大于0.7的兩個(gè)向量基本上可以認(rèn)為是正相關(guān)的，考慮到眨眼時(shí)眼電信號(hào)對(duì)腦電信號(hào)的干擾，眨眼時(shí)眼電信號(hào)與腦電信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù)閾值可以設(shè)為0.9；對(duì)于尖銳程度參數(shù)閾值，一般可以設(shè)置為0.3；對(duì)于尖峰的持續(xù)時(shí)間閾值，根據(jù)眨眼時(shí)間一般是0.3-0.4秒，因此，持續(xù)時(shí)間閾值可以設(shè)為0.3秒。

對(duì)于樣本熵與預(yù)設(shè)的樣本熵閾值進(jìn)行比較：

首先計(jì)算所述腦電信號(hào)的樣本熵，然后將該樣本熵與預(yù)設(shè)的樣本熵閾值進(jìn)行比較；

樣本熵是時(shí)間序列復(fù)雜度的一種度量，被廣泛應(yīng)用于癲癇的檢測(cè)中。在睡眠周期的6個(gè)階段中，清醒階段的腦電信號(hào)的樣本熵最高，本發(fā)明利用腦電信號(hào)的樣本熵的大小來(lái)判斷用戶是否為清醒狀態(tài)，通過(guò)設(shè)定樣本熵閾值，與腦電信號(hào)的樣本熵進(jìn)行比較。

在上述比較過(guò)程中，樣本熵閾值的選擇也是至關(guān)重要的一環(huán)。在目前癲癇的檢測(cè)等方面得到的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并不適合用在睡眠狀態(tài)分析中對(duì)清醒狀態(tài)的準(zhǔn)確判定。

在一個(gè)實(shí)施例中，可以采用如下方法計(jì)算樣本熵閾值，包括：

首先將設(shè)定時(shí)間內(nèi)的腦電信號(hào)分成多個(gè)樣本，并分別計(jì)算各個(gè)腦電信號(hào)樣本的樣本熵，得到樣本熵集合；

在此過(guò)程中，假設(shè)利用30s為一幀、采集300秒腦電信號(hào)進(jìn)行處理，那么這里就有10個(gè)樣本，此時(shí)可以計(jì)算出包括10個(gè)樣本熵的樣本熵集合。

然后根據(jù)所述樣本熵集合計(jì)算樣本熵閾值；作為實(shí)施例，樣本熵閾值的計(jì)算公式可以如下：

sampen_val_i＝sampen(y[p_start:p_end])

p_start＝(i-1)*time_length*fs+1

p_end＝t_start+time_length*fs-1

p_end＜T·fs

式中，其中sampen_thre為樣本熵閾值，sampen_val_i為樣本熵集合中第i個(gè)樣本的樣本熵，sampen為求樣本熵的運(yùn)算，其輸入y[p_start:p_end]為腦電信號(hào)y在第p_start點(diǎn)開(kāi)始到第p_end點(diǎn)為止的部分，time_length為計(jì)算樣本熵的每個(gè)樣本的時(shí)間長(zhǎng)度，fs為腦電信號(hào)的采樣率，T為開(kāi)始采集腦電信號(hào)后的設(shè)定時(shí)間，v為設(shè)定參數(shù)。

在上述計(jì)算方案中，參數(shù)v的取值非常重要，通過(guò)參數(shù)v可以控制識(shí)別準(zhǔn)確率；因此，為了提高識(shí)別準(zhǔn)確率，對(duì)于參數(shù)v取值可以通過(guò)如下公式計(jì)算：

假設(shè)清醒階段時(shí)的樣本熵的集合X服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，集合X中第i個(gè)元素表示為：

其中，

此時(shí)，x＝v

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)的積分：

其中，P(X≤x)表示樣本熵的集合X中的取值小于x的概率，由此可以計(jì)算，以T＝300s，time_length＝30s為例，當(dāng)參數(shù)v＝2.58時(shí)，樣本熵集合X的值小于x的概率為99.5％。

考慮到清醒階段的腦電信號(hào)的樣本熵最大，基于上述實(shí)施例計(jì)算的樣本熵閾值sampen_thre，可知將樣本熵大于sampen_thre的腦電信號(hào)判斷為清醒狀態(tài)可以得到較高準(zhǔn)確率。

步驟S104，當(dāng)眼電信號(hào)上檢測(cè)到眨眼活動(dòng)或所述樣本熵大于所述樣本熵閾值時(shí)，將當(dāng)前腦電信號(hào)樣本的信號(hào)類(lèi)型標(biāo)注為清醒狀態(tài)；

在正常人的睡眠周期中，眨眼是清醒期所特有的一個(gè)活動(dòng)，因此，睡眠狀態(tài)分析過(guò)程中，如果在某一段時(shí)間內(nèi)，檢測(cè)到有眨眼活動(dòng)，即可認(rèn)為當(dāng)前腦電信號(hào)樣本是屬于清醒狀態(tài)的。

通過(guò)將當(dāng)前幀的腦電信號(hào)計(jì)算的樣本熵與樣本熵閾值比較，如果樣本熵大于樣本熵閾值，即可判斷將當(dāng)前腦電信號(hào)樣本為清醒狀態(tài)。

以上兩個(gè)條件任一成立，即可判定當(dāng)前腦電信號(hào)樣本屬于清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)，因此將該腦電信號(hào)樣本的信號(hào)類(lèi)型標(biāo)注為清醒狀態(tài)。

參考圖4，圖4為檢測(cè)到眨眼活動(dòng)的結(jié)果示意圖，圖中實(shí)線和虛線分別為經(jīng)過(guò)小波變換重建后的腦電信號(hào)和眼電信號(hào)。在眼電信號(hào)上，圓圈標(biāo)出了眨眼活動(dòng)所形成的尖峰，可以發(fā)現(xiàn)，雖然檢測(cè)出的眨眼活動(dòng)數(shù)量較少，但是誤檢率極低。在實(shí)際應(yīng)用中，為了避免誤檢出眨眼活動(dòng)帶來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型標(biāo)注時(shí)的錯(cuò)誤，以一幀30秒眼電信號(hào)為例，當(dāng)在一幀信號(hào)里至少要檢出2個(gè)或2個(gè)以上的眨眼活動(dòng)時(shí)，才確認(rèn)該數(shù)據(jù)類(lèi)型，將腦電信號(hào)樣本的信號(hào)類(lèi)型標(biāo)注為清醒狀態(tài)，這樣就能夠極大提高標(biāo)注準(zhǔn)確性。

上述實(shí)施例的方案，通過(guò)檢測(cè)眨眼活動(dòng)或腦電信號(hào)樣本熵判斷，以判斷腦電信號(hào)樣本的類(lèi)型并進(jìn)行腦電信號(hào)的數(shù)據(jù)類(lèi)型標(biāo)注，具有較高的準(zhǔn)確率。本發(fā)明的技術(shù)對(duì)于部分干擾較嚴(yán)重的信號(hào)，可能會(huì)影響檢出率，但是不會(huì)影響到準(zhǔn)確率，可以適用于睡眠狀態(tài)分析中，在訓(xùn)練個(gè)人識(shí)別模型時(shí)，作為檢測(cè)器對(duì)清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行標(biāo)注。

參考圖5所示，圖5為基于本發(fā)明的標(biāo)注方法實(shí)現(xiàn)的清醒狀態(tài)檢測(cè)器原理圖，采集腦電信號(hào)樣本和實(shí)時(shí)眼電信號(hào)，小波分解和低頻段重建后，通過(guò)檢測(cè)眼電信號(hào)中的眨眼活動(dòng)，并對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行樣本熵的計(jì)算和閾值判斷；如果采集時(shí)間在設(shè)定時(shí)間T內(nèi)、檢測(cè)出眨眼活動(dòng)或者如果樣本熵超過(guò)閾值，三者任一成立，則對(duì)腦電信號(hào)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注。

本發(fā)明實(shí)施例的清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注方法，在多例利用腦電信號(hào)進(jìn)行的清醒狀態(tài)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中，腦電信號(hào)樣本的數(shù)據(jù)類(lèi)型得到了準(zhǔn)確判斷，通過(guò)清醒狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷，可以形成清醒狀態(tài)檢測(cè)器，該檢測(cè)器如果輸出結(jié)果為“是”，即標(biāo)注為清醒狀態(tài)，如果輸出結(jié)果為“否”，由于既不是清醒狀態(tài)，但也不能認(rèn)為是睡眠狀態(tài)，則丟棄該樣本。

參考圖6所示，圖6為一個(gè)實(shí)施例的清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖，包括：

信號(hào)采集模塊101，用于在用戶開(kāi)始睡眠過(guò)程后，根據(jù)設(shè)定幀長(zhǎng)度采集用戶的實(shí)時(shí)眼電信號(hào)和腦電信號(hào)樣本；

信號(hào)重建模塊102，用于分別對(duì)所述實(shí)時(shí)眼電信號(hào)和腦電信號(hào)樣本進(jìn)行小波分解，并根據(jù)設(shè)定低頻段的小波系數(shù)進(jìn)行信號(hào)重建得到眼電信號(hào)和腦電信號(hào)；

檢測(cè)比較模塊103，用于根據(jù)同一時(shí)刻腦電信號(hào)和眼電信號(hào)的相關(guān)性以及眨眼眼電波形的特征，在眼電信號(hào)上檢測(cè)眨眼活動(dòng)；并將所述腦電信號(hào)的樣本熵與預(yù)設(shè)的樣本熵閾值進(jìn)行比較；

樣本標(biāo)注模塊104，用于當(dāng)眼電信號(hào)上檢測(cè)到眨眼活動(dòng)或所述樣本熵大于所述樣本熵閾值時(shí)，將當(dāng)前腦電信號(hào)樣本的信號(hào)類(lèi)型標(biāo)注為清醒狀態(tài)。

本發(fā)明的清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注系統(tǒng)與本發(fā)明的清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注方法一一對(duì)應(yīng)，在上述清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注方法的實(shí)施例闡述的技術(shù)特征及其有益效果均適用于清醒狀態(tài)下的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)類(lèi)型的標(biāo)注系統(tǒng)的實(shí)施例中，特此聲明。

以上所述實(shí)施例的各技術(shù)特征可以進(jìn)行任意的組合，為使描述簡(jiǎn)潔，未對(duì)上述實(shí)施例中的各個(gè)技術(shù)特征所有可能的組合都進(jìn)行描述，然而，只要這些技術(shù)特征的組合不存在矛盾，都應(yīng)當(dāng)認(rèn)為是本說(shuō)明書(shū)記載的范圍。

以上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對(duì)發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。