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申请/专利权人：中科搏锐(北京)科技有限公司;中科搏康(北京)医疗器械有限公司

摘要：本发明公开了一种基于脑电信号分析的方法，通过大数据对采集到的脑电数据进行去噪预处理；对预处理后的脑电数据进行10秒加窗计算，根据每个窗口的数据分别计算出样本熵、排列熵、小波熵、爆发抑制率和边缘频率五个参数；所得全部参数输入所建立的支持向量机SVC模型中进行训练，得到BIS指数，并输出BIS指数和爆发抑制率。本发明实现麻醉深度指数BIS计算数据窗口为10秒窗，相较于现有技术所沿用的30秒窗口有了较大提升；同时，本发明通过建立的支持向量机SVC训练模型，加速了实施处理速度，通过大数据训练的训练模型也保证了选用较短数据窗口仍可以对噪声进行有效滤除与数值的精确计算。

主权项：1.一种基于脑电信号分析的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、通过大数据对采集到的脑电数据进行去噪预处理，所述大数据来源包括自采脑电数据和开源麻醉数据库；步骤2、对预处理后的脑电数据进行10秒加窗计算，根据每个窗口的数据分别计算出样本熵、排列熵、小波熵、爆发抑制率和边缘频率参数；经过机器学习算法SVC迭代计算后，再通过样本训练对所得到的样本熵、排列熵和小波熵进行权重分配，合并计算出数据的信号复杂度指数，并输出；其中，脑电爆发抑制率的计算方法是：将脑电数据中相邻波峰波谷之差5μV，且持续时间0.5s时判定为爆发前的抑制；记录脑电数据中相邻波峰波谷之差5μV的连续数据数量，并将此波峰波谷之间的这段数据以1表示，作为抑制部分数据；记录脑电数据中相邻波峰波谷之差5μV的连续数据数量，并将此波峰波谷之间的这段数据以0表示，作为其他部分；对脑电数据进行无重叠加窗计算，计算每个窗口中抑制部分数据量占总窗口中所有数据量的百分比，得到脑电波爆发抑制率；其中，脑电边缘频率的计算方法是：绘制脑电数据的fft频谱图，计算频谱数据下方90％或95％的频谱总面积，并得到频谱总面积所对应的频率，即得边缘频率；步骤3、将步骤2中所得全部参数输入所建立的支持向量机SVC模型中进行训练，得到BIS指数，并输出BIS指数和爆发抑制率。

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