申请/专利权人：宁波大学

申请日：2023-10-24

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117322892B

主分类号：A61B5/369

分类号：A61B5/369;A61B5/372

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.01.19#实质审查的生效;2024.01.02#公开

摘要：本发明公开了基于听觉和视觉双维度梯度测量的感知敏感性判别方法，特点是分三个阶段采集多个被测人员的脑电信号，并获得每个被测人员在三个阶段下的原始脑电数据并预处理；根据预处理后的脑电数据计算被测人员的功率谱密度PSD的能量指标，根据能量指标，计算得到每个被测人员的声音最敏感梯度和图像最敏感梯度，和越小，其所对应的被测人员的声音感知敏感性越高和图像感知敏感性越高；优点是本方法从声音和图像两个最主要的敏感性测量对象对被测人员进行刺激，形成单维度和双维度判别方案，用以判别人的感知敏感性，具备客观性、准确性与科学性；而且本方法利用10个梯度进行测量，并使用最敏感梯度值进行感知敏感性的简单高效判别。

主权项：1.基于听觉和视觉双维度梯度测量的感知敏感性判别方法，其特征在于包括以下具体步骤：1、选定多个被测人员，为被测人员佩戴多通道脑电测量设备；2、分三个阶段采集被测人员的脑电信号，其中：三个阶段依次为静息态阶段、声音刺激阶段和图像刺激阶段，并获得每个被测人员在三个阶段下的原始脑电数据；具体为；2-1、先让每个被测人员处于睁眼休息状态，采集并提取该状态下被测人员的其中2分钟的脑电信号；2-2、然后按分贝值分10个不同梯度级别顺序依次向每个被测人员呈现声音刺激，呈现声音刺激时长为1000～2000ms的随机数，并分别采集不同梯度分贝下被测人员的脑电信号，采集并提取刺激后2000ms内的数据；上述梯度刺激并采集数据操作重复20次；2-3、最后按图像大小分10个不同梯度级别顺序依次向每个被测人员呈现图像刺激，呈现图像刺激时长为1000～2000ms的随机数，并分别采集不同梯度下被测人员的脑电信号，采集并提取刺激后2000ms内的数据；上述梯度刺激并采集数据操作重复20次；3、对三个阶段的原始脑电数据分别进行预处理得到被测人员在三个阶段下的脑电数据；4、根据预处理后的脑电数据计算被测人员在β频段的时频条件下的功率谱密度PSD的指标，得到脑电信号在时间和频率上的能量分布；具体为：对预处理后得到的脑电数据进行小波变换分别获得全脑每个通道下β频段对于静息态、声音刺激和图像刺激下的时频能量值，再分别计算静息态下的基准β频段功率谱密度的PSDbase指标，10个梯度分贝声音刺激后600ms的β频段功率谱密度的PSDsound指标和10个梯度大小图像刺激后600ms的β频段功率谱密度的PSDphoto指标，其中： PSDbase为被测人员在睁眼休息的静息态下的平均基准功率谱密度值指标，PSDnk为第n个电极的k频率下的功率谱密度值，n为电极标号，其范围为1～M；M为多通道脑电测量设备中的总电极数，k为频率值，其取值范围为14～30Hz；PSDsoundt为第t梯度分贝的声音刺激下的平均功率谱密度值指标，t＝1、2…10，PSDtnk为在第t梯度分贝的声音刺激下第n个电极的k频率下的功率谱密度值；PSDphotop为第p梯度大小的图像刺激下的平均功率谱密度值指标，p＝1、2…10，PSDpnk为在第p梯度大小的图像刺激下第n个电极的k频率下的功率谱密度值；5、根据被测人员在不同阶段下得到的指标，计算得到每个被测人员的声音最敏感梯度和图像最敏感梯度声音最敏感梯度越小，其所对应的被测人员的声音感知敏感性越高，图像最敏感梯度越小，其所对应的被测人员的图像感知敏感性越高；再进一步根据关系式判断每个被测人员的综合感知敏感性，越小，表示其所对应的被测人员的综合感知敏感性越高；被测人员的声音最敏感梯度和图像最敏感梯度的计算方法为： 其中：为第i个被测人员的声音最敏感梯度，i为被测人员的编号，为第i个被测人员使得函数值最大的声音梯度t值，为第i个被测人员在第t梯度分贝的声音刺激下的平均功率谱密度值指标，PSDbasei为第i个被测人员的平均基准功率谱密度值指标；比较所有的被测人员的声音最敏感梯度越小，表示所对应的被测人员的声音感知敏感性越高； 为第i个被测人员的图像最敏感梯度，为第i个被测人员使得函数值最大的图像梯度p值，为第i个被测人员在第p梯度大小的图像刺激下的平均功率谱密度值指标；比较所有的被测人员的图像最敏感梯度越小，表示所对应的被测人员的图像感知敏感性越高。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 宁波大学 基于听觉和视觉双维度梯度测量的感知敏感性判别方法

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