脑功能发育的评估方法和系统技术方案

本申请涉及一种脑功能发育的评估方法和系统，其属于脑机接口技术领域，该方法包括：依据脑电数据得到评价指标，所述脑电数据至少包括一组脑电参数，一组所述脑电参数包括左脑参数和右脑参数；将所述评价指标和身份信息输入神经网络模型中得到分类结果，所述脑电数据和所述身份信息均来自同一个监测对象

【技术实现步骤摘要】
脑功能发育的评估方法和系统


[0001]本申请涉及脑机接口
，尤其是涉及脑功能发育的评估方法和系统
。

技术介绍

[0002]左右脑发育均衡性是指大脑左半球和右半球在结构和功能上的相对平衡状态
。
正常情况下，左脑控制身体的右侧，主要参与语言能力
、
逻辑思维和分析能力；右脑控制身体的左侧，主要参与空间感知
、
情感处理和创造性思维
。
左右脑发育不均衡可能导致认知功能不平衡
、
学习困难
、
情绪和社交问题
、
注意力问题以及运动协调障碍问题等
。
因此，左右脑的均衡发育对于个体的综合认知和行为表现至关重要
。
[0003]现有的大脑发育评价方法通常基于神经影像学技术（如
MRI
和
fMRI
）或行为测量（如认知任务），以评估个体的左右脑发育均衡性
。
然而，神经影像学技术需要昂贵的设备和专业的数据处理和分析，限制了其在大规模应用中的可行性，而基于行为测量的方法容易受到参与者的主观意愿
、
动机和学习效应等因素的影响，可能无法准确反映脑发育的实际情况
。
此外，行为测量无法提供关于脑结构和功能的直接信息，缺乏对脑发育机制的深入理解
。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种脑功能发育的评估方法和系统，用于量化和评估个体的左右脑发育均衡性，具有提高评估的准确性和可靠性的特点
。
[0005]本申请目的一是提供一种脑功能发育的评估方法
。
[0006]本申请的上述申请目的一是通过以下技术方案得以实现的：一种脑功能发育的评估方法，包括：依据脑电数据得到评价指标，所述脑电数据至少包括一组脑电参数，一组所述脑电参数包括左脑参数和右脑参数；将所述评价指标和身份信息输入神经网络模型中得到分类结果，所述脑电数据和所述身份信息均来自同一个监测对象
。
[0007]通过采用上述技术方案，本申请依据监测对象的脑电数据来得到评价指标，再依据评价指标和身份信息来作为评估监测对象的大脑发育是否均衡的影响因子，从而使本申请既不需要昂贵的神经影像学技术来评估大脑发育情况，也能够解决基于行为测量的方法带来的准确度不高的问题，而且本申请通过将评价指标和身份信息放入提前训练的神经网络模型中得到分类结果，也能够分析大脑发育的实际情况，以提升评估的准确性和可靠性
。
[0008]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述评价指标包括与频率阶段对应的第一类型评价指标和
/
或与频率阶段上的强度值对应的第二类型评价指标
。
[0009]通过采用上述技术方案，本申请的评价指标包括第一类型评价指标和
/
或第二类型评价指标，且第一类型评价指标与频率阶段对应，而第二类型评价指标与频率阶段上的强度值对应，通过分析脑电数据的频率阶段和
/
或频率阶段上的强度值，来评估大脑发育的
实际情况，从而为得到准确的评估结果提供数据支持
。
[0010]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：与频率阶段对应的所述第一类型评价指标，由至少一组脑电参数的频率差值确定，所述频率差值是指在任意一组脑电参数中，左脑参数的最大强度值对应的频率值与右脑参数的最大强度值对应的频率值的差值
。
[0011]通过采用上述技术方案，通过计算任意一组脑电参数中，左脑参数的最大强度值对应的频率值与右脑参数的最大强度值对应的频率值的差值，再依据该差值计算得到第一类型评价指标，从而为评估监测对象的左右脑发育是否均衡提供数据支持
。
[0012]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：当所述评价指标为第一类型评价指标时，所述依据脑电数据得到第一类型评价指标包括：互相对称的两个脑电电极生成一组所述脑电参数，任意一组所述脑电参数中的左脑参数和右脑参数均包括频率值
α
1、
α
2、
α
3、
α
4、
α5；计算数值
A
，，其中，数值
A
i
为第
i
个脑电电极对应的数值
A
，
T
为测试时长，
F1(
α
1,
α
2,
α
3,
α
4,
α
5)
函数是在测试时长内，计算每一时刻
α
1、
α
2、
α
3、
α
4、
α5中最大的强度值，并取最大的强度值对应的频率值作为每一时刻的计算结果；计算第一类型评价指标：，其中，
N
为脑电电极个数，
Δ
A
n
表示第
n
组脑电参数中的左脑的数值
A
减去右脑的数值
A
得到的频率差值，
n≤N/2。
[0013]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：与频率阶段上的强度值对应的所述第二类型评价指标，由至少一组脑电参数的频率阶段上的强度差值确定，所述强度差值是指在任意一组脑电参数中，左脑参数的最大强度值与右脑参数的最大强度值的差值
。
[0014]通过采用上述技术方案，通过计算任意一组脑电参数中，左脑参数的最大强度值与右脑参数的最大强度值的差值，再依据该差值计算得到第二类型评价指标，从而为评估监测对象的左右脑发育是否均衡提供数据支持
。
[0015]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：当所述评价指标为第二类型评价指标时，所述依据脑电数据得到第二类型评价指标包括：互相对称的两个脑电电极生成一组所述脑电参数，任意一组所述脑电参数中的左脑参数和右脑参数均包括频率值
α
1、
α
2、
α
3、
α
4、
α5及频率值
α
1、
α
2、
α
3、
α
4、
α5分别对应的强度值
ω
1、
ω
2、
ω
3、
ω
4、
ω5；计算数值
B
，，其中，数值
B
i
为第
i
个脑电电极对应的数值
B
，
T
为测试时长，
F2(
ω
1,
ω
2,
ω
3,
ω
4,
ω
5)
函数是在测试时长内，每一时刻从
ω
1,
ω
2,
ω
3,
ω
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种脑功能发育的评估方法，其特征在于，包括：依据脑电数据得到评价指标，所述脑电数据至少包括一组脑电参数，一组所述脑电参数包括左脑参数和右脑参数；将所述评价指标和身份信息输入神经网络模型中得到分类结果，所述脑电数据和所述身份信息均来自同一个监测对象
。2.
根据权利要求1所述的脑功能发育的评估方法，其特征在于，所述评价指标包括与频率阶段对应的第一类型评价指标和
/
或与频率阶段上的强度值对应的第二类型评价指标
。3.
根据权利要求2所述的脑功能发育的评估方法，其特征在于，与频率阶段对应的所述第一类型评价指标，由至少一组脑电参数的频率差值确定，所述频率差值是指在任意一组脑电参数中，左脑参数的最大强度值对应的频率值与右脑参数的最大强度值对应的频率值的差值
。4.
根据权利要求3所述的脑功能发育的评估方法，其特征在于，当所述评价指标为第一类型评价指标时，所述依据脑电数据得到第一类型评价指标包括：互相对称的两个脑电电极生成一组所述脑电参数，任意一组所述脑电参数中的左脑参数和右脑参数均包括频率值
α
1、
α
2、
α
3、
α
4、
α5；计算数值
A
，，其中，数值
A
i
为第
i
个脑电电极对应的数值
A
，
T
为测试时长，
F1(
α
1,
α
2,
α
3,
α
4,
α
5)
函数是在测试时长内，计算每一时刻
α
1、
α
2、
α
3、
α
4、
α5中最大的强度值，并取最大的强度值对应的频率值作为每一时刻的计算结果；计算第一类型评价指标：，其中，
N
为脑电电极个数，
Δ
A
n
表示第
n
组脑电参数中的左脑的数值
A
减去右脑的数值
A
得到的频率差值，
n≤N/2。5.
根据权利要求2所述的脑功能发育的评估方法，其特征在于，与频率阶段上的强度值对应的所述第二类型评价指标，由至少一组脑电参数的频率阶段上的强度差值确定，所述强度差值是指在任意一组脑电参数中，左脑参数的最大强度值与右脑参数的最大强度值的差值
。6.
根据权利要求5所述的脑功能发育的评估方法，其特征在于，当所述评价指标为第二类型评价指标时，所述依据脑电数据得到第二类型评价指标包括：互相对称的两个脑电电极生成一组所述脑电参数，任意一组所述脑电参数中的左脑参数和右脑参数均包括频率值
α
1、
α
2、
α
3、
α
4、
α5及频率值
α
1、
α
2、
α
3、
α
4、
α5分别对应的强度值
ω
1、
ω
2、
ω
3、
ω
4、
ω5；计算数值
B
，，其中，数值
B
i
为第
i

【专利技术属性】
技术研发人员：许冰，孟伟，安亚丛，葛莉，
申请(专利权)人：北京视友科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：