癫痫发作监测系统技术方案

本申请公开了癫痫发作监测系统。该系统包括：信号采集器(101)，用于采集癫痫患者目标部位上的数据信号，其中，数据信号至少包括：加速度信号、心电信号和肌肉电信号；信号处理器(102)，与信号采集器(101)通信连接，用于对数据信号进行处理；数据分析器(103)，与信号处理器(102)通信连接，用于根据处理后的数据信号判断癫痫患者是否癫痫发作。通过本申请，解决了相关技术中癫痫发作监测系统对癫痫发作的监测准确率较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
癫痫发作监测系统
本申请涉及信息处理
，具体而言，涉及一种癫痫发作监测系统。
技术介绍
癫痫是由大脑神经元突发性异常放电所引起一类慢性神经系统疾病，会导致短暂的大脑功能障碍，产生肢体僵直、四肢异常抽搐、失神等症状。强直-阵挛型癫痫俗称“大发作”，是癫痫发作的监测的重要研究对象，其主要表现为肌肉持续性收缩、对称或不对称地抽动且每次累及相同的肌肉群，伴有握拳、曲腕等动作。癫痫发作时常常由于失神、躯体不受控制、呼吸停止等原因导致患者受到意外伤害，且发作时如果得不到及时治疗可能会因脑部炎症反应而加重神经系统损伤，造成更加严重的后果。癫痫发作具有突发性，影响患者的正常工作与生活，使患者产生焦虑情绪。癫痫发作时伴有几乎无法察觉的短暂失神或长时间的剧烈阵挛，其情况复杂多样，没有明显规律。若患者发病时不在公众场合或无人看护，就很难被发现，事后也很难回忆自己的发作史。现有采用单一输入信号的便携可穿戴癫痫检测系统，由于癫痫发作的种类繁多，表现形式各异，且使用者的癫痫发作类型可能会随着时间、治疗措施等发生变化，仅依靠单一信号如加速度信号、心电信号等难以较准确地判断癫痫发作。针对相关技术中癫痫发作监测系统对癫痫发作的监测准确率较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种癫痫发作监测系统，以解决相关技术中癫痫发作监测系统对癫痫发作的监测准确率较低的问题。为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种癫痫发作监测系统。该系统包括：信号采集器，用于采集癫痫患者目标部位上的数据信号，其中，所述数据信号至少包括：加速度信号、心电信号和肌肉电信号；信号处理器，与所述信号采集器通信连接，用于对所述数据信号进行处理；数据分析器，与所述信号处理器通信连接，用于根据处理后的数据信号判断所述癫痫患者是否癫痫发作。进一步地，所述信号采集器包括：第一传感器，用于采集所述癫痫患者目标部位上的加速度信号；第二传感器，用于采集所述癫痫患者的心电信号；第三传感器，用于采集所述癫痫患者目标部位上的肌肉电信号。进一步地，所述癫痫发作监测系统包括：预警器，与所述数据分析器通信连接，用于在所述数据分析器判断出所述癫痫患者癫痫发作的情况下，触发提醒信息，以提醒目标对象所述癫痫患者癫痫发作，其中，所述提醒信息的方式为以下至少之一：信息提醒，语音提醒，光电提醒，或者，在所述癫痫患者携带通讯工具的情况下，所述预警器控制发送语音控制指令至所述通讯工具；通过所述通讯工具语音播报目标信息，以提醒所述癫痫患者的身边人员所述癫痫患者癫痫发作。进一步地，所述数据分析器还用于在判断出所述癫痫患者癫痫发作的情况下，将所述处理后的数据信号与预先存储的癫痫发作时的数据信号进行比对，辨别所述癫痫患者癫痫发作的类型；所述预警器还用于根据所述癫痫患者发作的类型选择提醒方式，根据选择的提醒方式触发提醒信息，其中，癫痫发作时的不同类型对应不同的提醒方式。进一步地，所述癫痫发作监测系统还包括：权重调整模块，用于设置数据信号中信号的权重，其中，所述加速度信号的权重大于所述肌肉电信号的权重、肌电信号的权重大于心电信号的权重。进一步地，所述权重调整模块，还用于在所述癫痫患者的癫痫发作次数超过预设次数时，根据所述癫痫患者的癫痫发作的类型调整对所述数据信号中信号的权重，并提高对权重最高的信号的采样率，降低对权重最低的信号的采样率。进一步地，所述目标部位至少包括以下之一：手臂或手腕。进一步地，所述信号处理器还用于根据所述目标部位不同，调用不同的算法对所述数据信号进行分析。进一步地，所述癫痫发作监测系统还包括：存储模块，用于存储采集到的所述癫痫患者目标部位上的数据信号和在判断出所述癫痫患者癫痫发作的情况下，存储所述癫痫患者的发作类型。进一步地，所述数据分析器包括：第一处理模块，用于对所述数据信号按照预设长度进行分窗处理，得到目标轴的多个子信号；第二处理模块，用于对所述目标轴的多个子信号进行处理，得到两个特征值；判定模块，用于基于所述两个特征值，判定所述癫痫患者是否癫痫发作。通过本申请，采用以下器件：信号采集器采集癫痫患者目标部位上的数据信号，其中，数据信号至少包括：加速度信号、心电信号和肌肉电信号；信号处理器(102)，与信号采集器通信连接，用于对数据信号进行处理；数据分析器与信号处理器通信连接，用于根据处理后的数据信号判断癫痫患者是否癫痫发作。通过本申请，解决了相关技术中癫痫发作监测系统对癫痫发作的监测准确率较低的问题，解决了相关技术中癫痫发作监测系统对癫痫发作的监测准确率较低的问题。通过采集加速度信号、心电信号和肌肉电信号，通过对加速度信号、心电信号和肌肉电信号进行处理，监测癫痫患者是否癫痫发作，进而达到了提升癫痫的监测准确率的效果。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请实施例提供的癫痫发作监测系统的示意图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。根据本申请的实施例，提供了一种癫痫发作监测系统。图1是根据本申请实施例的癫痫发作监测系统的示意图。如图1所示，该系统包括以下器件：信号采集器101，用于采集癫痫患者目标部位上的数据信号，其中，数据信号至少包括：加速度信号、心电信号和肌肉电信号；上述的目标部位至少包括以下之一：手臂或手腕。可选地，为了采集信号的准确性，在本申请实施例提供的癫痫发作监测系统中信号采集器101包括：第一传感器，用于采集癫痫患者目标部位上的加速度信号；第二传感器，用于采集癫痫患者的心电信号；第三传感器，用于采集癫痫患者目标部位上的肌肉电信号。例如，第一传感器为三轴传感器，采用三轴传感器连续采集1秒内癫痫患者手腕处的加速度信号。信号处理器102，与信号采集器101通信连接，用于对数据信号进行处理；例如，数据信号为加速度信号，信号处理器从三轴的加速度信号中确定目标轴的信号，其中，目标轴的信号的振幅大于其余两轴信号的振幅。为了保证后续判断是否癫痫发作的精确性，在本申请实施例中从三轴传感器的三轴信号中挑选起伏程度最明显的一轴作为主能量轴，也即目标轴，将目标轴上采集到的信号，作为目标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.癫痫发作监测系统，其特征在于，包括：信号采集器(101)，用于采集癫痫患者目标部位上的数据信号，其中，所述数据信号至少包括：加速度信号、心电信号和肌肉电信号；信号处理器(102)，与所述信号采集器(101)通信连接，用于对所述数据信号进行处理；数据分析器(103)，与所述信号处理器(102)通信连接，用于根据处理后的数据信号判断所述癫痫患者是否癫痫发作。

【技术特征摘要】
1.癫痫发作监测系统，其特征在于，包括：信号采集器(101)，用于采集癫痫患者目标部位上的数据信号，其中，所述数据信号至少包括：加速度信号、心电信号和肌肉电信号；信号处理器(102)，与所述信号采集器(101)通信连接，用于对所述数据信号进行处理；数据分析器(103)，与所述信号处理器(102)通信连接，用于根据处理后的数据信号判断所述癫痫患者是否癫痫发作。2.根据权利要求1所述的癫痫发作监测系统，其特征在于，所述信号采集器(101)包括：第一传感器，用于采集所述癫痫患者目标部位上的加速度信号；第二传感器，用于采集所述癫痫患者的心电信号；第三传感器，用于采集所述癫痫患者目标部位上的肌肉电信号。3.根据权利要求1所述的癫痫发作监测系统，其特征在于，所述癫痫发作监测系统包括：预警器，与所述数据分析器(103)通信连接，用于在所述数据分析器(103)判断出所述癫痫患者癫痫发作的情况下，触发提醒信息，以提醒目标对象所述癫痫患者癫痫发作，其中，所述提醒信息的方式为以下至少之一：信息提醒，语音提醒，光电提醒，或者，在所述癫痫患者携带通讯工具的情况下，所述预警器控制发送语音控制指令至所述通讯工具；通过所述通讯工具语音播报目标信息，以提醒所述癫痫患者的身边人员所述癫痫患者癫痫发作。4.根据权利要求3所述的癫痫发作监测系统，其特征在于，所述数据分析器(103)还用于在判断出所述癫痫患者癫痫发作的情况下，将所述处理后的数据信号与预先存储的癫痫发作时的数据信号进行比对，辨别所述癫痫患者癫痫发作的类型；所述预警器还用于根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：遇涛，盛多铮，王群，
申请(专利权)人：瑞尔脑康北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11