基于結構化稀疏壓縮感知的腦信號獲取與處理設備的制作方法
【專利摘要】本實用新型公開了一種基于結構化稀疏壓縮感知的腦信號獲取與處理設備，克服目前腦信號獲取與處理的設備體積較大操作較復雜等不足，該設備中，腦信號傳感器采集人體的腦電信號；信號處理電路對腦電信號進行放大、整形以及模數轉換處理；壓縮采樣電路對經過信號處理電路處理后的腦電信號進行壓縮采樣，獲得采樣信號；信號發送電路發送采樣信號；信號接收重構電路接收采樣信號，對采樣信號進行重構和放大，得到腦電數據；數據存儲與分析電路分析獲得腦電數據的幅度和頻率，將腦電數據的幅度和頻率與參考信號進行比較，根據比較結果進行數據分析，得到分析結果。本申請的實施例體積小，容易攜帶，操作簡單，能被廣大家庭和醫院接受。
【專利說明】基于結構化稀疏壓縮感知的腦信號獲取與處理設備
【技術領域】
[0001]本實用新型涉及一種腦信號獲取與處理設備，尤其涉及一種基于結構化稀疏壓縮感知的腦信號獲取與處理設備。
【背景技術】
[0002]腦電波分析是精神病臨床診斷的重要手段之一。腦電圖是通過腦電圖描記儀將腦自身微弱的生物電放大記錄成為一種曲線圖，以幫助診斷疾病的一種現代輔助檢查方法。它對被檢查者沒有任何創傷。
[0003]目前國內外已經出現了多種腦信號獲取與處理的設備，主要包括視頻腦電圖、動態腦電圖及常規腦電圖等三種，并且已經在實踐中廣泛用于醫學和研究領域。但是，這些設備價格高昂，體積較大，笨重不靈活，操作較復雜。
實用新型內容
[0004]本實用新型所要解決的技術問題是克服目前腦信號獲取與處理的設備體積較大操作較復雜等不足。
[0005]為了解決上述技術問題，本實用新型提供了一種基于結構化稀疏壓縮感知的腦信號獲取與處理設備，包括:腦信號傳感器(I)、信號處理電路(2)、信號壓縮采樣電路(3)、信號發送電路(4)、信號接收重構電路(5)、數據存儲與分析電路(6)，其中:
[0006]所述腦信號傳感器(I)采集人體的腦電信號；
[0007]所述信號處理電路(2)對所述腦電信號進行放大、整形以及模數轉換處理；
[0008]所述壓縮采樣電路(3)對經過所述信號處理電路(2)處理后的腦電信號進行壓縮采樣，獲得采樣信號；
[0009]所述信號發送電路(4)發送所述采樣信號；
[0010]所述信號接收重構電路(5)接收所述采樣信號，對所述采樣信號進行重構和放大，得到腦電數據；
[0011]所述數據存儲與分析電路(6)分析獲得所述腦電數據的幅度和頻率，將所述腦電數據的幅度和頻率與參考信號進行比較，根據比較結果進行數據分析，得到分析結果。
[0012]優選地，所述腦信號傳感器(I)包含有盤狀電極腦電導聯線及尼龍固定帽。
[0013]優選地，所述信號處理電路(2)包括信號放大電路(21)與模數轉換電路(22)，其中:
[0014]所述信號放大電路(21)對所述腦電信號進行放大和整形處理；
[0015]所述模數轉換電路(22)對所述放大和整形處理后的腦電信號進行模數轉換。
[0016]優選地，所述信號發送電路(4)通過無線傳輸將所述采樣信號發送給所述信號接收重構電路(5)。
[0017]優選地，所述信號接收重構電路(5)包括無線接收電路(51)、信號重構電路(52)以及信號放大電路(53)，其中:[0018]所述無線接收電路(51)通過無線傳輸方式接收所述采樣信號；
[0019]所述信號重構電路(52)對所述采樣信號進行重構；
[0020]所述信號放大電路(53)對所述重構后的信號進行放大，得到所述腦電數據。
[0021]優選地，所述數據存儲與分析電路(6)包括輸入電路(61)以及數據存儲分析電路(62)，其中:
[0022]所述輸入電路(61)接收所述腦電數據；
[0023]所述數據存儲分析電路(62)分析獲得所述腦電數據的幅度和頻率，將所述腦電數據的幅度和頻率與參考信號進行比較，根據比較結果進行數據分析，得到分析結果。
[0024]優選地，所述數據存儲與分析電路(6)包括顯示電路(63)，顯示所述分析結果。
[0025]與現有技術相比，本申請的實施例提供了一種成本較低的基于結構化稀疏壓縮感知的腦信號獲取與處理設備。本申請的實施例體積小，容易攜帶，操作簡單，能被廣大家庭和醫院接受。本申請的實施例采用精度高、噪聲小、安全性好、線纜材料柔軟耐彎折的盤狀電極腦電導聯線，通過尼龍固定帽把電極固定在頭上采樣腦電信號。信號通過由放大電路、整形電路、壓縮采樣和無線收發電路、信號重構、放大電路，最后在計算機上顯示波形和數據，給出診斷結果和健康指導。該設備可以診斷精神疾病、癲癇、腦腫瘤等疾病，并能實現遠程監控，不受距離約束，精確性高，實時性好。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0026]圖1為本申請實施例的基于結構化稀疏壓縮感知的腦信號獲取與處理設備的構造不意圖。
【具體實施方式】
[0027]以下將結合附圖及實施例來詳細說明本實用新型的實施方式，借此對本實用新型如何應用技術手段來解決技術問題，并達成技術效果的實現過程能充分理解并據以實施。本申請實施例以及實施例中的各個特征，在不相沖突前提下的相互結合，均在本實用新型的保護范圍之內。
[0028]壓縮感知技術是一種新的采樣技術，其通過開發信號的稀疏特性，在遠小于奈奎斯特(Nyquist)采樣率的條件下，用隨機采樣獲取信號的離散樣本，然后通過非線性重建
算法完美的重建信號。
[0029]壓縮感知技術在醫學鄰域的應用幾乎是空白，但應用前景非常被看好。經由無線體域網的生理信號的遠程監控，是目前醫療通訊領域的一個主要研究方向。壓縮傳感技術應用于這一領域有明顯的優勢:(I)當采用元素僅為O和I的稀疏矩陣為傳感矩陣時，壓縮傳感可以比傳統的小波壓縮技術更加減少無線體域網的能量的損耗。而減少能量損耗是無線體域網研究的一個核心問題。(2)從壓縮質量上來看，壓縮傳感和小波壓縮有類似的壓縮率和恢復質量。其大致原理是先采集原始腦信號X，然后任意生成一個隨機感知矩陣Φ，由X和Φ便可得到壓縮的信號Υ=ΦΧ。信號Y經由無線體域網傳到智能終端并經過互聯網進行遠程傳輸。在遠程 ，塊稀疏貝葉斯學習(BSBL)算法由信號Y和共享隨機感知矩陣Φ恢復原始的腦信號X。
[0030]如圖1所示，本申請實施例的基于結構化稀疏壓縮感知的腦信號獲取與處理設備，主要包括腦信號傳感器1、信號處理電路2、信號壓縮采樣電路3、信號發送電路4、信號接收重構電路5、數據存儲與分析電路6。
[0031]腦信號傳感器I采集人體的腦電信號。本申請實施例中的腦信號傳感器1，腦信號傳感器I包含有盤狀電極腦電導聯線及尼龍固定帽，其采用盤狀電極腦電導聯線，它測量精度高，噪聲小，安全性好，線纜材料柔軟耐彎折，通過尼龍固定帽把電極固定在人的頭上。
[0032]信號處理電路2與腦信號傳感器I相連，對腦信號傳感器I采集的腦電信號進行放大、整形以及模數(A/D)轉換處理，并將處理后的腦電信號發送給壓縮采樣電路3。
[0033]壓縮采樣電路3與信號處理電路2相連，對經過信號處理電路2處理后的腦電信號進行壓縮采樣，獲得采樣信號并發送給信號發送電路4。
[0034]信號發送電路4與壓縮采樣電路3相連，通過無線傳輸等方式將采樣信號發送給信號接收重構電路5。
[0035]信號接收重構電路5與信號發送電路4通過無線等方式相連，接收信號發送電路4通過無線方式發送的采樣信號；在收到采樣信號后，對采樣信號進行重構和放大，得到腦電數據；將腦電數據傳輸給數據存儲與分析電路6。
[0036]數據存儲與分析電路6與信號接收重構電路5相連，接收信號接收重構電路5傳輸的腦電數據，分析獲得腦電數據的幅度和頻率，并將腦電數據的幅度和頻率與參考信號進行比較，根據比較結果進行數據分析，并顯示分析結果。
[0037]如圖1所示，本申請實施例中的信號處理電路2包括信號放大電路21與模數轉換電路22。信號放大電路21與腦信號傳感器I相連，對腦信號傳感器I采集的腦電信號進行放大和整形。腦信號是一種生物信號，較為微弱，容易受噪聲和受測者腦部輕微運動影響，經過放大后可以提高信號強度。模數轉換電路22與信號放大電路21及壓縮采樣電路3相連，對信號放大電路21進行放大和整形處理后的腦電信號進行模數轉換，并將模數轉換后的腦電信號發送給壓縮采樣電路3。
[0038]本申請的實施例中，信號壓縮采樣電路3相對于傳統奈奎斯特采樣不僅降低采樣頻率對硬件的要求，也減少了采樣時間和采樣數據，由于采樣數據的減少，需要的存儲空間和傳輸時間也相應的減少。
[0039]本申請的實施例中，信號發送電路4采用遠距離無線傳輸或者短距離藍牙傳輸，實現了無線體域網的生理信號的遠程監控。
[0040]信號發送電路4和信號接收重構電路5采用遠距離無線傳輸或者短距離藍牙傳輸，可以實現無線體域網的生理信號的遠程監控，該特征使本系統更加的靈活方便，受距離限制較小。比如，測試對象可以在臥室、客廳等處，通過無線將數據發送給醫院、衛生所等遠程位置。
[0041]如圖1所示，本申請實施例中的信號接收重構電路5包括無線接收電路51、信號重構電路52以及信號放大電路53。無線接收電路51通過無線傳輸方式與信號發送電路4相連，接收信號發送電路4通過無線方式發送的采樣信號。信號重構電路52與無線接收電路51相連，對采樣信號進行重構。信號放大電路53與信號重構電路52相連，對信號重構電路52重構獲得的信號進行放大，以彌補信號在傳輸過程中的損失，得到腦電數據。
[0042]如圖1所示，本申請實施例中的數據存儲與分析電路6包括輸入電路61、數據存儲分析電路62以及顯示電路63等。輸入電路61與信號接收重構電路5相連，接收信號接收重構電路5傳輸的腦電數據并輸入給數據存儲分析電路62。數據存儲分析電路62與輸入電路61相連，收集歷史數據并存儲，為數據腦電分析、統計提供參考和支持，分析獲得腦電數據的幅度和頻率，并將腦電數據的幅度和頻率與參考信號進行比較，根據比較結果進行數據分析，并獲得分析結果。數據存儲分析電路62采用Apache、MySQL、PHP等技術實現，能夠提供圖表展示等功能，順應了基于Web的生物信息學的發展趨勢。顯示電路63與數據存儲分析電路62相連，顯示數據存儲分析電路62根據比較結果進行數據分析所獲得的分析結果。
[0043]本申請的實施例在應用時，可以通過尼龍固定帽把盤狀電極固定在人的頭上，采集人體的腦電信號。信號處理電路對腦電信號進行放大、整形以及模數轉換處理，并將處理后的信號發送給壓縮采樣電路。壓縮采樣電路對經過信號處理電路處理后的腦電信號進行壓縮采樣，獲得采樣信號并發送給信號發送電路。信號發送電路通過無線傳輸等方式將采樣信號發送給信號接收重構電路。信號接收重構電路收到采樣信號后，對采樣信號進行重構和放大，得到腦電數據。數據存儲與分析電路將腦電數據的幅度和頻率與參考信號進行比較，根據比較結果進行腦電分析，并顯示分析結果。
[0044]與現有技術相比，本申請的實施例依托近年來迅速發展的結構化稀疏壓縮感知理論對信號進行壓縮采樣，這樣不僅降低采樣頻率對硬件的要求，也減少了采樣時間和采樣數據。由于減少了采樣數據，因此所需要的存儲空間和傳輸時間也相應的減少。壓縮傳感可以比傳統的小波壓縮技術更加減少無線體域網的能量的損耗，在接收端利用塊稀疏貝葉斯學習BSBL算法重構原始腦電信號。基于該理論遠距離傳輸后在信號接收端可以比現有的方法更準確的接收到腦電信號。本實用新型能長程監護和長時監護，而且還有回放的功能，能對腦電信號準確分析。
[0045]本申請的實施例具有成本低、體積小、能遠程監控等特點，能夠在中小型醫院甚至在普通家庭廣泛使用。當前社會工作壓力大，環境污染嚴重，腦部疾病包括精神疾病、癲癇、腦腫瘤等得病人數逐年上升，嚴重危害人們身心健康，本產品能有效地預防、診斷相關疾病，對于社會醫療有一定的促進作用，推動社會的發展。
[0046]雖然本實用新型所揭露的實施方式如上，但所述的內容僅為便于理解本實用新型而采用的實施方式，并非用以限定本實用新型。任何本實用新型所屬領域內的技術人員，在不脫離本實用新型所揭露的精神和范圍的前提下，可以在實施的形式及細節上進行任何的修改與變化，但本實用新型的專利保護范圍，仍須以所附的權利要求書所界定的范圍為準。
【權利要求】
1.一種基于結構化稀疏壓縮感知的腦信號獲取與處理設備，其特征在于，該設備包括:腦信號傳感器(I)、信號處理電路(2)、信號壓縮采樣電路(3)、信號發送電路(4)、信號接收重構電路(5)、數據存儲與分析電路(6)，其中: 所述腦信號傳感器(I)采集人體的腦電信號； 所述信號處理電路(2)對所述腦電信號進行放大、整形以及模數轉換處理； 所述壓縮采樣電路(3)對經過所述信號處理電路(2)處理后的腦電信號進行壓縮采樣，獲得采樣信號； 所述信號發送電路(4)發送所述采樣信號； 所述信號接收重構電路(5)接收所述采樣信號，對所述采樣信號進行重構和放大，得到腦電數據； 所述數據存儲與分析電路(6)分析獲得所述腦電數據的幅度和頻率，將所述腦電數據的幅度和頻率與參考信號進行比較，根據比較結果進行數據分析，得到分析結果。
2.根據權利要求1所述的設備，其特征在于，所述腦信號傳感器(I)包含有盤狀電極腦電導聯線及尼龍固定帽。
3.根據權利要求1所述的設備，其特征在于，所述信號處理電路(2)包括信號放大電路(21)與模數轉換電路(22)，其中: 所述信號放大電路(21)對所述腦電信號進行放大和整形處理； 所述模數轉換電路(22)對所述放大和整形處理后的腦電信號進行模數轉換。
4.根據權利要求1所述的設備，其特征在于，所述信號發送電路(4)通過無線傳輸將所述采樣信號發送給所述信號接收重構電路(5)。
5.根據權利要求1所述的設備，其特征在于，所述信號接收重構電路(5)包括無線接收電路(51)、信號重構電路(52)以及信號放大電路(53)，其中: 所述無線接收電路(51)通過無線傳輸方式接收所述采樣信號； 所述信號重構電路(52)對所述采樣信號進行重構； 所述信號放大電路(53)對所述重構后的信號進行放大，得到所述腦電數據。
6.根據權利要求1所述的設備，其特征在于，所述數據存儲與分析電路(6)包括輸入電路(61)以及數據存儲分析電路(62)，其中: 所述輸入電路(61)接收所述腦電數據； 所述數據存儲分析電路(62)分析獲得所述腦電數據的幅度和頻率，將所述腦電數據的幅度和頻率與參考信號進行比較，根據比較結果進行數據分析，得到分析結果。
7.根據權利要求6所述的設備，其特征在于，所述數據存儲與分析電路(6)包括顯示電路(63)，顯示所述分析結果。
【文檔編號】A61B5/0476GK203776899SQ201320812942
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2013年11月29日 優先權日:2013年11月29日
【發明者】熊繼平, 湯清華 申請人:浙江師范大學