基于自适应动态特征库的P300诱发脑电单次提取算法研究

摘要：

目的 诱发电位的单次提取技术一直是脑电信息处理领域的难题之一,为进一步提高单次提取算法的时间准确性和特征精度,针对体感诱发脑电数据信噪比低、试次间参数变化大的特点,研究诱发脑电参数单次提取新算法,保留试次间诱发脑电的动态特性,并提高估计准确率.方法 基于小波滤波和多元线性分析技术,加入自适应动态特征库并由此提出的诱发脑电P300参数单次提取新方法.随机选取4组小波滤波(WF)后诱发脑电数据,分别叠加平均后进行主成分分析(PCA)组成特征库.单次提取时,针对每试次数据从特征库中选择与当次诱发脑电信号相关系数最高的成分作为自变量开展多元线性回归分析,由回归分析结构重构出单次诱发电位信号并自动提取潜伏期和幅值等关键特征.结果 与专家判定的基准数值相比,新算法预测的P300成分潜伏期与幅值参数更准确,两者的平均差值分别为(11.16±8.60) ms和(1.40±1.34)μV;与常用的叠加平均法结果亦更为接近,平均差值分别为(23.26±25.76) ms和(2.52±2.50) μV,新算法相比传统多元线性回归分析算法具有显著优势.结论 将动态更新的诱发脑电数据主成分样本库应用于小波滤波与多元线性回归方法,能有效保留单次诱发脑电数据中的动态特征,从而提升参数估计的准确率.

关键词：多元线性回归分析、诱发脑电、P300、主成分分析

所属期刊栏目：40

分类号：R74;R31

资助基金：国家自然科学基金61431007,61501524;天津市自然科学基金16JCQNJC01300;协和青年基金3332015119National Natural Science Foundation of China61431007,61501524;Natural Science Foundation of Tianjin16JCQNJC01300;Youth Research Fund of Beijing Union Medical College3332015119

在线出版日期：2017-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：232-237,后插2-后插3