64导联脑电信号分析系统的设计与研究

发布时间：2020-07-23 18:19

【摘要】：大脑是个体至关重要的部分,是人类神经中枢系统的核心。随着社会的进步,对于脑科学的研究在不断的推进,脑电分析软件也在不断的更新。脑电信号能够记录大脑神经元活动,包含了大量的生理信息,对电脑的研究为人类在认知科学、神经科学、心理生理学甚至医学领域的研究都起到了重要的推动作用。2016年,脑科学的研究被正式的列入我国“十三五规划”当中,对于脑电信号的研究也被越来越多的科学家所重视,也取得了一些令人瞩目的成果。在进一步的了解大脑、开发大脑,利用大脑的过程中,对脑电数据的确切分析则甚为重要,但目前的脑电分析软件在数据分析方面还缺乏一定的完备性,需要更多的改进。本文针对目前脑电分析系统中存在的一些问题,以Matlab平台为基础完成了64导联脑电信号分析系统的开发,取得了不错的效果,并且大大降低了软件开发成本。首先,以本实验室采集到的64导联的原始脑电信号为基础,结合目前所有的优秀脑电分析处理算法及相关技术,对系统功能需求以及可行性进行了分析,主要从系统的运行速度、模块功能、个性化界面等方面进行了分析。其次,对系统进行了总体设计,建设了系统总体功能框架。再对各模块功能进行了详细设计,功能模块主要分为文件模块,预处理模块,数据处理模块,统计模块和帮助模块。文件模块将采集到的64导联数据导入该系统,考虑到不同采集设备采集到的脑电数据格式有所不同,改进系统,实现了对多种脑电信号导入和显示,同时也负责对显示区域的调整、工作区的清理以及对系统的关闭等操作。预处理模块首先通过剔除或修复的方式处理坏导数据,然后采用平均参考或单独参考方式寻找参考电极进行参考转换,再经过滤波器滤除噪声,最后使用独立成分分析的方法将眼电、肌电等伪迹去除,得到纯净的脑电信号,为后续分析处理结果的准确性提供了保障。数据处理模块则是对预处理后得到的干净脑电数据进行时频域以及空间上的分析,主要方法包括功率谱分析、小波分析、主成分分析以及独立成分分析。统计模块则是负责对大量脑电数据进行批处理以及解决某些数据的二分类问题,节省了对脑电数据处理的单独依次操作所要耗费的时间精力,为用户进行数据观察和分析提供了方便;最后的帮助模块则是提供了本系统的使用手册,并对用户在使用本系统的过程中可能遇见的问题提供了良好的解决方法。最后,基于Matlab平台进行系统实现,并且结合C语言进行编程,模块化各部分功能,每个模块都是一个M文件,每个菜单以及控件都有自己的M文件,每个菜单和控件中包含许多M函数,控件以及菜单对应的函数放在对应的M函数内,最后由一个主文件将所有功能模块文件打包到一起,生成最终系统。
【学位授予单位】：山东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R338;TN911.7
【图文】：

框架图,框架图,系统功能,道剔除

文件模块主要负责数据的输入和输出，工作区的清理等；预处理模块主要实现坏道剔除、伪迹剔除、滤波与参考转化操作，获得纯净的脑电数据；数据分析是为本系统的重要核心，负责对数据的时频分析以及数据结果的批处理操作。

处理流程图,处理流程图,数据,复采

数据与处理流程图

流程图,统计功能,流程图,观察数据

统计功能流程图

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