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申请/专利权人：北京易飞华通科技开发有限公司;首都医科大学宣武医院

摘要：本发明利用神经电生理技术，通过实时采集脑电波信号，利用离散信号处理的数学计算算法，提取出脑电波中有关神经功能状态特征成分的方法，通过分析功能状态的改变，直接反映脑缺血缺氧的程度，是一种新模态的缺血缺氧定量测量技术。其中，脑电波基元数据的获取，网络结构模型的建立，以及神经网络算法，是一种类脑信息处理的过程，具有静态机器学习能力，具有成长性、自我完善性。随着系统应用规模的逐渐上升，指标随之成长发育，逐渐趋近准确的特点。现场边缘计算应用和可穿戴应用，最大限度的发挥了系统的应用依从性，使系统的应用走出医院，进入大健康的家庭环境，符合预防为主，治疗为辅的现代临床医学的未来发展趋势。

主权项：1.本发明公开了一种通过无创脑电波提取大脑缺血缺氧状态的脑机接口系统。系统通过采集一段时间多导联无创脑电波数据，经由两房室脑电波计算分解脑电波的皮层和皮层下成分，结合左右脑脑电波，形成四象限脑电波分量。利用小波分析、谱分析、模式识别等算法，针对四个象限的脑电波，计算出1000个以上的脑电波特征数据，命名为基元数据，组成的集合称为基元数据集，作为模型计算的基础数据。建立左右脑、皮层、皮层下四象限脑电波的三维结构，形成三维脑电波分析的静态架构，称之为静态层。增加时间维度，计算基元数据在时间分辨率下的动态变化，得到四维脑电波的动态架构，称之为动态层。各维度的坐标分别为左脑、右脑、皮层、皮层下和时间刻度，以及基元数据集的特征变量坐标。四维两层结构空间中坐标点的数据为基元数据，称之为节点数据。各空间节点数据的连接，形成网络结构，称之为信息通路网络。信息通路是“通”的，定义为空间之间是协调的，否则是“断”的，定义为是不协调的。所有协调的信息通路组成输出层，最终形成四维三层结构的计算模型。输出层的节点数值之和，就是脑缺血缺氧指数。协调性分为空间分辨率下静态协调性和时间分辨率下的动态协调性。大脑的缺血缺氧，会导致协调性的变化，往往意味着大脑神经功能状态的变化，二者有继承关系。本发明就是基于电生理技术，从缺血缺氧导致神经功能状态变化结果的视角，取得直接反映大脑缺血缺氧的定量指标EQi。EQi指标具备机器静态学习属性。随着基元数据的增加，组成协调的信息通路数量随之增加，节点数据通断的阈值趋近于精准，EQi的准确率随之升高。这种利用网络算法实现精准化的技术，是人工智能的体现。EQi作为测量指标，所形成的设备，可以提供一种简便、实时、经济、依从性高的大脑缺血缺氧客观定量的测量工具，用于脑卒中临床治疗中治疗效果的实时评价，以及大健康应用中脑卒中早期诊断的筛查工具，应用于主动医疗服务以及预防性治疗中，形成：初筛、就诊安排、影像学定位确诊、预防性治疗的临床医学治疗学创新模式，具备重大价值。

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