基于脑电信息检波的呼叫装置

1.一种基于脑电信息检波的呼叫装置，它由服务标志屏(1)、脑电采集器(2)、脑电放大器(3)、A/D转换器(4)和呼叫分机(5)组成；服务标志屏(1)为LED显示屏，尺寸大于等于1.5m×0.2m，悬挂于病人可以注视到的墙壁或天花板上，通过网线(6)与呼叫分机(5)连接；脑电采集器(2)由3～5个主动电极组成，电极固定于患者后脑枕叶位置的头皮，电极通过导线(7)与脑电放大器(3)的输入端相连，服务标志屏(1)一个病房视情况可放置多块，但要求不放在病人在自然状态下视线易于逗留或很容易注视到的地方；脑电放大器(3)的输出端与A/D转换器(4)的输入端相连，脑电放大器(3)对从多个主动电极来的多导联脑电信号进行放大，并将放大后信号送入A/D转换器(4)；A/D转换器(4)的输出端与呼叫分机(5)通过USB口相连，A/D转换器(4)将模拟信号转换为数字信号通过USB接口传入呼叫分机(5)；呼叫分机(5)是一台计算机，通过总线(8)连接到呼叫总机，呼叫分机(5)上安装有服务标志屏(1)附带的LED显示控制软件和脑电处理与分析软件；LED显示控制软件带有由视频文件组成的视频库，通过播放视频文件对服务标志屏(1)的显示进行控制；视频文件是代表服务内容的标志图像和背景图像连续循环显示的数据流，存储于呼叫分机(5)上，由LED显示控制软件播放，并在服务标志屏(1)上实时同步显示出来；每种视频文件代表一种对患者视觉的刺激方式；视频文件根据不同类型病人的需要进行设计，设计方法为：将每块LED显示屏均匀分割成n块，每块区域分别以不同的期望显示频率f显示代表不同服务内容的文字或相应图片，而每块区域都以标志和背景切换的方式循环显示；视频文件每帧图像由n个区域的图像并排组合而成，每个区域的图像或为代表服务内容的标志图片，或为背景图片；设标志图片每隔d帧显示一次，则对应的期望显示频率为f＝Z/d，Z为视频文件的帧率；各个区域选择不同的期望显示频率，从而按照各自对应的d帧间隔显示；设第一帧视频图像各个区域都显示标志图片，则后面每帧图像中每个区域是标志图片还是背景图片由各自的d推算得到，从而设计出相应的视频文件；n取4～7，f为6～15Hz，Z和d的取值由下述条件确定：当Z取某个整数值，d取n个不同的整数值d1，d1，...，dn时，由f＝Z/d得到n个不同的期望显示频率f1，f1，...，fn，应该满足6≤min{fi}＜max{fi}≤15，且各fi之间的间隔大于0.5Hz；Z取60，d取4～10，对应的期望显示频率分别为15Hz、12Hz、10Hz、8.57Hz、7.5Hz、6.67Hz、6Hz；其特征在于所述脑电处理与分析软件对脑电数据进行实时处理与分析，将呼叫信息传送给呼叫主机，脑电处理与分析软件由阻抗检测模块、主模块、接口与控制模块和可视化模块组成：
1.1阻抗检测模块测量主动电极与头皮接触的阻抗，从而确定电极是否佩戴合适，可否开始采集脑电信号，它和可视化模块配合，利用可视化技术，显示出各个电极在头皮上的位置及名称，按照电极的阻抗大小分别用不同的标识进行显示，从而直观地显示阻抗的范围；此模块在每次佩戴电极后采集信号前运行，流程如下：
1)向脑电采集器(2)发送阻抗检测指令；
2)从呼叫分机(5)USB接口读取数据，此时的数据不是脑电信号，而代表对应电极的阻抗值；
3)将每个电极的阻抗值发送到可视化模块；
4)当所有电极的阻抗值都正常后，退出此模块；
1.2主模块由信号获取模块、信号滤波模块、特征提取和模式判别模块构成：
1.2.1信号获取模块从呼叫分机(5)的USB接口读取从A/D转换器(4)传送来的数字化的原始脑电信号，进行数据解析，并存放到内存，并同时存储到磁盘上，供以后离线分析使用，具体流程如下：
1)向脑电采集器(2)发送脑电采集模式控制指令，开始脑电数据的传输；
2)每隔10ms～80ms从呼叫分机(5)USB接口读取该时间间隔内采集到的数据；
3)进行数据解析，即按照采样频率、数据长度、电极个数把连续采集到的数据按电极进行分离，存放到内存中；
4)把解析后的数据存放到磁盘上；
1.2.2信号滤波模块采用有限脉冲响应FIR或无限脉冲响应IIR滤波器对内存中的脑电信号按电极进行带通滤波，滤波器通带范围要求覆盖服务标志屏(1)上各显示区域的期望显示频率，默认为4～20Hz；
1.2.3特征提取和模式判别模块选用一种特征提取方法从滤波后的脑电信号中提取出所需要的特征，并选用一种分类器判断出当前电极佩戴者是否注视着服务标志屏(1)，如果注视着，则进一步判断注视的是哪块区域，即需要何种服务，然后把相应的结果即是否注视服务标志屏(1)及注视的区域发送到接口与控制模块，如果判别结果为没有注视服务标志屏(1)，就发送零，如果注视，就发送相应服务的代号；具体流程如下：
1)选定特征提取方法，包括快速傅立叶变换、谱估计方法、公共空间模式、典型相关分析、偏最小二乘方法中的一种对滤波后的数据进行频率及空间上的变换，然后在变换后的频谱上，提取所使用的视频文件各个区域的期望显示频率处的频谱幅值作为特征；对于划分为n个区域的视频文件，设其对应期望显示频率分别为f1，f2，...，fn，对应fi(i＝1，...，n)处的频谱幅值为Pi，则提取出的n维特征向量为F＝[P1，P2，...，Pn]。
2)选定分类器即线性判别分析或人工神经网络或支持向量机，对特征向量F进行分类：将特征向量F输入分类器，分类器输出F对频率fi(i＝1，...，n)的显著度Si(i＝1，...，n)，它的意义是F由fi所激发的可能性大小；取最大值max_S＝max{Si}，对应的频率为fmax_i；将max_S与激发阈值thd_S比较，thd_S由对分类器的训练得到；若max_S＜thd_S，表明F不由任何fi所激发，此时服务标志屏(1)没有任何区域被注视；若max_S≥thd_S，则判断为F由fmax_i所激发，即第max_i块区域被注视；
3)向接口与控制模块发送分类器的判别结果decision，若F不由任何fi所激发，则decision为0；若F由fmax_i所激发，则decision为区域标号max_i；
1.3接口与控制模块接收到主模块中特征提取和模式判别模块传送来的判别结果后做相应的处理，并将呼叫信息通过总线(8)发送到呼叫主机；具体流程如下：
1)若特征提取和模式判别模块传送来判别结果decision为零，将service清零，记录持续呼叫时间的计时器timer如果已启动则停止；
2)若特征提取和模式判别模块传送来的判别结果decision为服务标志屏(1)某个区域的标号max_i，如果service为零，则置service为max_i，同时timer开始启动计时；如果记录当前判别结果的服务状态变量service不为零，则比较service与max_i，若service≠max_i，则置service为max_i，同时timer重新启动计时；若service＝＝max_i，则timer继续计时，并与表示呼叫持续时间上限的时间阈值thd_T进行比较，thd_T为2s～5s，若timer＞thd_T，则通过总线(8)向呼叫主机发送呼叫时间、呼叫病房号、床位、需要的服务这样的呼叫信息，并发出声音提示患者呼叫已经成功，然后将service清零并停止timer；
1.4可视化模块根据阻抗检测模块、主模块、接口与控制模块的运行情况，负责在呼叫分机(5)上显示一些信息，具体为：
1)当阻抗检测模块运行时，显示电极在皮层上的位置、名称、阻抗值信息，并按阻抗值大小用不同的标识显示电极，如果存在阻抗值较大的电极，提醒用户重新检查该电极的佩戴情况，直到其阻抗值降到正常为止；
2)当主模块运行时，根据用户的选择显示采集到的脑电信号波形、滤波后的波形、判别结果；
3)当接口与控制模块运行时，显示当前的判别结果，计时器的计时状态、向呼叫主机发送信息的情况、发送成功后的文字提示。

技术领域\n本发明涉及脑-计算机接口技术，尤其是一种可应用于病房的基于脑电信息检波的无接触、非动作式呼叫系统中的呼叫装置。\n背景技术\n病房呼叫系统是目前医院病房中的必配设备，用于病人或陪护在需要时向医生发出呼叫，从而及时得到医生的关注，它对于病人看护和病房管理都有着很大价值。病房呼叫系统一般由呼叫主机和呼叫器(或称呼叫分机)组成，呼叫器一般是每个病床一个，一般悬挂或固定在病床上方的墙壁上，用于向呼叫主机发出呼叫信号；呼叫主机是一台计算机，一般位于医生所在的值班室，用于接收呼叫信号，向医生发出警报，并指示呼叫床位。目前市场上存在着很多厂家生产的病房呼叫系统，其样式各有不同，功能也有所差异。例如，主机和呼叫器间的通讯，有的采用RS485总线，有的采用无线通讯；主机可存储的呼叫历史信息量和显示的信息各有不同；呼叫器发送的信息内容有多有少等等。但这些呼叫系统有一个共同特点，即呼叫器均为按键式或触摸式，它们的使用必须是通过按键直接发送呼叫内容或者通过按键启动对讲功能后与医生进行交谈。\n因此上述按键式呼叫器要求通过手臂和手指的运动去触摸按键而使用，对于下面几种情况的患者，这种类型的呼叫器就不适用了：1)进行手臂外科手术或者手臂截肢的患者；2)其它手臂运动受限或因极度虚弱而无法活动手臂的患者；3)局部或全部丧失了运动能力的运动神经疾病患者，如半身/全身瘫痪、脊索侧索硬化(Amyotrophic Lateral Sclerosis，ALS)患者，他们的手臂完全无法移动或者无法做大脑支配下的运动。更有甚者，有相当一部分患者还丧失了语言功能，难以表达自己的想法。对这些患者来讲，让他们使用按键式的呼叫系统去发送信号或与医生通话都是不现实的。\n目前对于这类患者的治疗，一般是在医护人员的精心看护和照料下，通过某些训练和康复手段，逐步恢复其运动或语言机能。然而在很多情况下并不能得到令人满意的效果。这主要是因为，首先，运动或语言机能的恢复是一个复杂漫长的过程，并需要专业人员的指导和技巧性的操作和患者的密切配合，然而有时由于脑区受到损伤或患者经济承受力等原因，这甚至是永远不可能实现的。另外，这些瘫痪、麻痹、手术后无法动作等患者，由于无法自己利用呼叫系统，在有需要的时候有效地向外界表达自己的想法，所以必须有医护入员或陪床亲属时刻陪伴在左右，通过观察和体验来做出判断，这项工作费时费力且需要很多经验，如果措施不当就很可能会对病人的心理和身体造成不必要的伤害。\n脑-计算机接口技术(Brain-Computer Interface，BCI)是利用脑电信号实现人脑与外界交流和控制的一种新的有效的信息传达和通讯方式。它通过检测并判别脑电信号中对应不同大脑活动所体现出来的时空模式来识别人的意图。脑-计算机接口技术的研究初衷是服务于运动神经疾病患者，它不需要人的肢体活动或语言表达的参与，是非动作、无接触的。其基本原理是：人脑在进行不同思维活动或受到不同的外部刺激(如视觉、听觉或触觉)时，其神经活动会在对应的脑电信号中体现出不同的模式，通过实时采集并提取出这些模式，就可以判断出患者目前进行什么样的意识活动或受到什么样的刺激。\n在脑-计算机接口系统中一般使用与头皮接触的非侵入式的、无损伤的电极。传统的被动电极使用时需要预先在头皮上准备，需要特殊的导电膏来降低电极和皮肤之间的阻抗，其效果往往依赖于操作者的经验和技术，而且花费时间较多，会对患者造成不必要的心理压力。另外，随着采集时间变长，导电膏会变干，使得信号质量变差。近些年发展起来的主动电极，在离头皮很近的地方放置前置滤波器进行信号调整，改善信号性能，在抗干扰、稳定性、安全性等方面有着独特的优势，且不需要对头皮做特别的预处理，可大大减少准备时间。\n由于脑电信号采自头皮，感兴趣的脑区发生的电活动传递到电极处已经受到很多干扰，其中包括颅骨等不均匀介质的影响和正常代谢(如心跳、呼吸)的电活动的非线性叠加等，所以正常情况下，脑电信号是杂乱无章的，必须通过巧妙的实验设计和先进的信号处理技术实现有效的通讯。在实验设计中，使用较多的是事件相关脑电位(Event related potential，ERP)，即外界刺激或特定大脑活动所诱发的电位变化，对它的研究已经较为广泛而成熟。视觉诱发电位(Visual evoked potential，VEP)是在脑-计算机接口中使用较多的一种事件相关脑电位，它是大脑对视觉信息处理加工的电生理机制的反映。当外部视觉刺激的频率高于6Hz时，便会在脑电信号中引发周期响应，由与刺激同频率和整数倍的谐波成分组成，称为稳态视觉诱发电位(Steady-statevisual evoked potential，SSVEP)。通过检测脑电信号中相应频率成分的变化，即可判断出当前刺激的频率。利用这一点，可以设计以不同频率闪烁的刺激目标，当注视目标时，检测脑电信号中频率成分的变化，即可知道当前注视的是哪个目标，从而实现不同的选择任务。在80年代起，视觉诱发电位就已经应用于早期的脑-计算机接口系统中，1992年，Sutter开发出了基于视觉诱发电位的脑-计算机接口系统。目前关于视觉诱发电位的信号特征和处理方法都已比较成熟，通过合理设计频率载波模式，基于视觉诱发电位的脑-计算机接口系统的识别正确率、识别速度和可靠性都能够达到较高水平，因此，视觉诱发电位也成为目前用于脑-计算机通讯的最佳诱发电位。另外根据研究成果，视觉诱发电位在大脑皮层上的空间分布主要集中于大脑皮层的枕叶部位，因此只要在这个区域放置若干电极即可，不需要在整个头部进行采集，在实际应用中，这个特点可以大大简化采集设备和提高处理速度。\n基于视觉诱发电位的脑-计算机接口系统的关键在于实时检测脑电信号中频率成分的变化，一般包括两个步骤：1)提取出与所关注的频率成分相关的特征；2)衡量频率特征的显著性，即是否显著到足够可以认为由于注视相应目标而引发了相应频率成分的增加，从模式识别的角度来说就是设计分类器进行分类，并做出判决。关于第一步特征提取，目前可以使用的方法有：\n1)快速傅立叶变换(FFT)；\n2)谱估计方法；\n3)时间滤波+空间滤波：先逐电极滤除非刺激频率成分，然后进行有监督的空间变换，如公共空间模式(Common spatial pattern，CSP)、典型相关分析(Canonical correlation analysis，CCA)、偏最小二乘(Partial least squares，PLS)等。\n关于第二步显著性判断，主要使用的分类器有：\n1)线性分类器，如线性判别分析(Linear discriminant analysis，LDA)；\n2)非线性分类器，包括：人工神经网络(Artificial neural networks，ANN)、支持向量机(Support vector machine，SVM)，以及各种核学习方法(Kernelmethod)等。\n虽然脑-计算机接口领域的研究已经取得了很多振奋人心的成果，但是目前的研究大多还处于实验室探索阶段，真正将脑电信号特征用于服务残障人士及康复辅助的产品还为数甚少，至于综合运用以上各种技术的基于稳态视觉诱发电位检波的呼叫系统还未见公开报导。\n发明内容\n本发明要解决的技术问题是为病房呼叫系统设计一种新型的基于稳态视觉诱发电位检波的病房呼叫装置代替呼叫器，用无接触、非动作式的注视操作代替目前的按键式操作。\n本发明由服务标志屏、脑电采集器、脑电放大器、A/D转换器、呼叫分机组成。服务标志屏通过网线与呼叫分机连接，脑电采集器的电极固定于患者头皮，电极通过导线与脑电放大器的输入端相连，脑电放大器的输出端与A/D转换器的输入端相连，A/D转换器的输出端与呼叫分机通过USB口相连。呼叫分机是一台计算机，通过总线连接到位于值班室的呼叫主机(是一台与背景技术所述病房呼叫系统相同的呼叫主机)，呼叫分机上安装有服务标志屏附带的LED显示控制软件和脑电处理与分析软件，LED显示控制软件带有由在服务标志屏上显示的关于病人需求的视频文件组成的视频库，脑电处理与分析软件对脑电数据进行实时处理与分析，将呼叫信息传送给呼叫主机。\n服务标志屏为LED显示屏，尺寸大于等于1.5m×0.2m，悬挂于病人可以注视到的墙壁或天花板上，一个病房可视情况放置多块，但要求不放在病人在自然状态下视线易于逗留或很容易注视到的地方，如病床正对面的墙壁或病床正上方的天花板，因为病人的视线容易落在这些位置而引起误判，即误以为病人需要某种服务而发出呼叫，因此要一定程度上偏离开这些位置，但也不要放在病人很难看到或被遮挡的角落。各块LED显示屏都通过网线与呼叫分机连接，并由呼叫分机运行LED显示屏附带的LED显示控制软件播放视频文件，对LED显示屏的显示进行控制。\n视频文件是代表服务内容的标志图像和背景图像连续循环显示的数据流，存储于呼叫分机上，由LED显示控制软件播放，并在服务标志屏上实时同步显示出来。每种视频文件有特定含义和特殊显示方式，代表着一种对患者视觉的刺激方式。视频文件根据不同类型病人的需要进行设计，设计方法为：将每块LED显示屏均匀分割成n块(n一般取4～7)，每块区域分别以不同的期望显示频率f显示代表不同服务内容的文字或相应图片(如进食、镇痛、急救、换药等)，而每块区域都以标志(文字或图片)和背景切换的方式循环显示。期望显示频率f的取值范围为6～15Hz，各区域的期望显示频率各不相同。设视频文件的帧率为Z，即每秒钟显示Z帧图像，每帧图像由n个区域的图像并排组合而成，每个区域的图像或为代表服务内容的标志图片，或为背景图片。设标志图片每隔d帧显示一次，则对应的期望显示频率为f＝视频文件的帧率/d＝Z/d。f、Z、d的取值由下面的条件确定：当Z取某个整数值，d取n个(n一般取4～7)不同的整数值d1，d1，...，dn时，由f＝Z/d得到n个不同的期望显示频率f1，f1，...，fn，应该满足6≤min{fi}＜max{fi}≤15，且各fi之间的间隔大于0.5Hz。例如，当Z取60，d取4～10时，对应的期望显示频率分别为15Hz、12Hz、10Hz、8.57Hz、7.5Hz、6.67Hz、6Hz。各个区域从这些频率中选择不同的期望显示频率，从而按照各自对应的d帧间隔显示。设第一帧视频图像各个区域都显示标志图片，则后面每帧图像中每个区域是标志图片还是背景图片由各自的d推算得到，从而设计出相应的视频文件。采用这种设计方法，再根据不同疾病患者的不同需要，甚至考虑到患者个体的特殊需要，可以有针对性地设计不同的视频文件，比如它们可以具有不同的服务类型的数量(对应于划分区域的个数不同)、不同的服务内容(对应于显示标志图片不同)，等等。这些视频文件形成LED显示控制软件的视频库，供LED显示控制软件选择使用。\n脑电采集器由3～5个主动电极组成，用头带辅助固定于患者后脑枕叶位置(如果患者佩戴颈托，也可利用颈托辅助固定，不会给患者带来额外的痛苦)。每个电极都由导线引出，汇成一束，接到脑电放大器的输入端。脑电放大器对从多个主动电极来的多导联脑电信号进行放大，并将放大后信号送入A/D转换器，A/D转换器将模拟信号转换为数字信号，再通过USB接口传入呼叫分机。\n脑电处理与分析软件由阻抗检测模块、主模块、接口与控制模块和可视化模块组成。\n阻抗检测模块测量主动电极与头皮接触的阻抗，从而确定电极是否佩戴合适，可否开始采集脑电信号。此模块和可视化模块配合，利用可视化技术，显示出各个电极在头皮上的位置及名称，按照电极的阻抗大小分别用不同的标识进行显示，从而直观地显示阻抗的范围。此模块在每次佩戴电极后采集信号前运行，具体流程如下：\n1)向脑电采集器发送阻抗检测指令。\n2)从呼叫分机USB接口读取数据，此时的数据不是脑电信号，而代表对应电极的阻抗值。\n3)将每个电极的阻抗值发送到可视化模块。\n4)当所有电极的阻抗值都正常后，退出此模块。\n主模块完成脑电信号的获取、信号滤波、特征提取和模式判别，由信号获取模块、信号滤波模块、特征提取和模式判别模块构成。其流程如下：\n信号获取模块从呼叫分机的USB接口读取从A/D转换器传送来的数字化的原始脑电信号，进行数据解析，并存放到内存，并同时存储到磁盘上，供以后离线分析使用。具体流程如下：\n1)向脑电采集器发送脑电采集模式控制指令，开始脑电数据的传输。\n2)每隔一定时间间隔(10ms～80ms)，从呼叫分机USB接口读取该时间间隔内采集到的数据。\n3)进行数据解析，即按照采样频率、数据长度、电极个数把连续采集到的数据按电极进行分离，存放到内存中。\n4)把解析后的数据存放到磁盘上。\n信号滤波模块采用经典的有限脉冲响应(FIR)或无限脉冲响应(IIR)滤波器对内存中的脑电信号按电极进行带通滤波，滤波器通带范围应覆盖服务标志屏上各显示区域的期望显示频率，默认为4～20Hz，也可通过菜单对此项参数进行配置。\n针对滤波后的脑电信号，特征提取和模式判别模块选用一种特征提取方法提取出所需要的特征，并选用一种分类器判断出当前电极佩戴者是否注视着服务标志屏，如果注视着，则进一步判断注视的是哪块区域，即需要何种服务，然后把相应的结果即是否注视服务标志屏及注视的区域发送到接口与控制模块，如果判别结果为没有注视服务标志屏，就发送零，如果注视，就发送相应服务的代号。具体流程如下：\n1)选定特征提取方法，包括快速傅立叶变换、谱估计方法、公共空间模式、典型相关分析、偏最小二乘方法中的一种对滤波后的数据进行频率及空间上的变换，然后在变换后的频谱上，提取所使用的视频文件各个区域的期望显示频率处的频谱幅值作为特征。对于划分为n个区域的视频文件，设其对应期望显示频率分别为f1，f2，...，fn。对应fi(i＝1，...，n)处的频谱幅值为Pi，则提取出的n维特征向量为F＝[P1，P2，...，Pn]。\n2)选定分类器(线性判别分析、人工神经网络、支持向量机中的一种)，对特征向量F进行分类。分类器是在系统使用前经由对大量人群的特征训练得到的。将特征向量F输入分类器，分类器输出F对频率fi(i＝1，...，n)的显著度Si(i＝1，...，n)，它的意义是F由fi所激发的可能性大小。取最大值max_S＝max{Si}，对应的频率为fmax_i。将max_S与激发阈值thd_S(经由对分类器的训练得到)比较。若max_S＜thd_S，表明F不由任何fi所激发，此时服务标志屏没有任何区域被注视；若max_S≥thd_S，则判断为F由fmax_i所激发，即第max_i块区域被注视。\n3)向接口与控制模块发送分类器的判别结果decision。若F不由任何fi所激发，则decision为0；若F由fmax_i所激发，则decision为区域标号max_i。\n接口与控制模块接收到主模块中特征提取和模式判别模块传送来的判别结果后做相应的处理，并将呼叫信息通过总线发送到位于值班室的呼叫主机。接口与控制模块内部设有记录当前判别结果的服务状态变量service和记录持续呼叫时间的计时器timer，以及表示呼叫持续时间上限的时间阈值thd_T(2s～5s，默认为3s)。具体流程如下：\n1)若特征提取和模式判别模块传送来判别结果decision为零(表明没有注视任何服务标志)，将service清零，timer如果已启动则停止。\n2)若特征提取和模式判别模块传送来的判别结果decision为服务标志屏某个区域的标号max_i，如果service为零，则置service为max_i，同时timer开始启动计时；如果service不为零，则比较service与max_i，若service≠max_i，则置service为max_i，同时timer重新启动计时；若service＝＝max_i，则timer继续计时，并与thd_T进行比较，若timer＞thd_T，则通过总线向呼叫主机发送信息(呼叫时间、呼叫病房号、床位、需要的服务等)，并发出声音提示患者呼叫已经成功，然后将service清零并停止timer。\n可视化模块根据阻抗检测模块、主模块、接口与控制模块的运行情况，负责在呼叫分机上显示一些信息，具体为：\n1)当阻抗检测模块运行时，显示电极在皮层上的位置、名称、阻抗值信息，并按阻抗值大小用不同的标识显示电极，如果存在阻抗值较大的电极，提醒用户重新检查该电极的佩戴情况，直到其阻抗值降到正常为止。\n2)当主模块运行时，根据用户的选择(通过菜单进行操作)显示采集到的脑电信号波形、滤波后的波形、判别结果。\n3)当接口与控制模块运行时，显示当前的判别结果，计时器的计时状态、向呼叫主机发送信息的情况、发送成功后的文字提示。\n使用本发明进行呼叫的过程是：\n首先接通服务标志屏的电源，启动呼叫分机。将呼叫分机的串口连接到总线上(总线与位于外部值班室的呼叫主机相连)。呼叫分机启动LED显示控制软件，在视频库中选择播放所需显示的视频。为患者佩戴脑电采集器，并将电极的导线束接到脑电放大器中，将脑电放大器的输出端与A/D转换器的输入端相连，A/D转换器的输出端与呼叫分机的USB接口连接。呼叫分机启动脑电处理与分析软件，运行阻抗检测模块，调整脑电采集器的佩戴，使各个电极的阻抗在正常内，确定脑电信号可以正常采集。然后运行主模块，接口和控制模块随之自动运行。患者在呼叫时，连续注视服务标志屏上的某个标志，在此过程中尽量保持头部的稳定，直到听到呼叫分机发出呼叫成功的声音提示为止。呼叫成功后，系统自动复位，等待下一次呼叫。\n采用本发明可以达到以下技术效果：\n1)脑电信号以无损伤方式采集，对病人身体没有伤害。脑电采集器采用主动电极，使得采集的准备时间短，抗干扰性、安全性好。\n2)特别针对运动障碍患者设计，无需动手或动口，只要对所需服务的显示标志进行一定时间的连续注视，即可实现对相应标志所代表内容的呼叫，使用方便，无需训练。值得指出的是，本发明对其它患者也一样适用，而且可以和普通呼叫系统互为补充。\n3)呼叫内容分类多，且内容及显示方式多样，可考虑到不同患者的特殊需要，人性化程度更高。\n4)本发明结构简单、组装方便、体积适中，便于移动。\n附图说明\n图1：本发明的各部件连接示意图；\n图2：本发明使用布局示意图；\n图3：一种服务标志屏视频显示示意图；\n图4：本发明脑电处理与分析软件基本流程图；\n图5：本发明脑电处理与分析软件的接口与控制模块流程图。\n具体实施方式\n图1是本发明的连接示意图，本发明由服务标志屏1、脑电采集器2、脑电放大器3、A/D转换器4、呼叫分机5组成。服务标志屏1通过网线6与呼叫分机5连接，脑电采集器2的电极利用头带固定于患者头部，电极通过导线7与脑电放大器3的输入端相连，脑电放大器3的输出端与A/D转换器4的输入端相连，A/D转换器4的输出端与呼叫分机5通过USB口相连。呼叫分机运行服务标志屏1附带的LED显示控制软件，播放在服务标志屏1上显示的视频文件，同时运行脑电处理与分析软件，对脑电数据进行实时的处理与分析。呼叫分机5通过总线8连接至呼叫主机。\n图2为本发明各部件布局示意图，服务标志屏1悬挂于病床对面或侧面墙壁或上方的天花板上，一个病房可视情况放置多个。其位置使患者可以看到即可，但应偏离患者正常情况下视线易于逗留或很容易注视到的地方，以免发生误判。病人躺在病床上，佩带着脑电采集器2，导线7连接到置于病床一侧的脑电放大器3、A/D转换器4和呼叫分机5。呼叫分机5运行LED显示控制软件播放设定的视频，对服务标志屏1显示进行控制，同时运行脑电处理与分析软件，对脑电数据进行实时处理与分析。\n图3是一种服务标志屏视频文件显示示意图。服务标志屏的显示内容是由呼叫分机5上的LED显示控制软件所播放的视频文件决定的。按照视频文件的设计方式，每块LED显示屏均匀分割成几块区域(图中以四块为例)，每块区域分别显示代表不同服务内容的文字及相应的可以直观表示其意义的图片(如进食、镇痛、急救、换药等)。其中，文字部分(包括中英文)总是一直显示，而图片部分则以和背景(即没有任何显示)切换的方式循环显示。不同区域图片的显示频率不同。为使患者可以清楚地看出显示的图片，在一个循环周期内(即显示一次图片和一次背景的时间)，图片和背景的占时比为2∶1～4∶1。\n图4是呼叫分机5上运行的脑电处理与分析软件基本流程图。该软件由阻抗检测模块、主模块(包括信号获取模块、信号滤波模块、特征提取和模式判别模块)、接口与控制模块和可视化模块组成。其流程是：\n软件启动后，首先通过软件界面的菜单对主模块的运行参数进行设置，具体包括：\n1)滤波的带通范围(应包含所选视频的期望显示频率范围，可使用默认值4～20Hz)；\n2)特征提取的方法(快速傅立叶变换、谱估计方法、公共空间模式、典型相关分析、偏最小二乘方法)；\n3)模式判别的方法(线性判别分析、人工神经网络、支持向量机)；\n4)可视化显示的内容。\n上述参数也统一保存为配置文件，放到软件的对应目录中，使用时直接加载即可。\n参数设定完毕后，启动阻抗检测模块，向脑电采集器发送阻抗检测指令，从呼叫分机USB接口读取电极阻抗值数据，并做可视化显示。检查调整大阻抗电极的佩戴情况，直至所有电极的阻抗都在正常范围内为止。\n退出阻抗检测模块，运行主模块，进行脑电的实时采集和处理，并根据设定显示当前处理的信息。流程如下：\n1)信号获取模块向脑电采集器发送脑电采集模式控制指令，开始脑电数据的传输。\n2)信号获取模块每隔一定时间间隔(10ms～80ms)，从呼叫分机USB接口读取该时间间隔内采集到的数据。\n3)信号获取模块进行数据解析，即按照采样频率、数据长度、通道数参数把连续采集到的数据按通道进行分离，存放到内存中。根据参数配置，选择是否把解析后的数据存放到磁盘上。\n4)信号滤波模块采用经典的有限脉冲响应(FIR)或无限脉冲响应(IIR)滤波器对内存中的脑电信号按通道进行带通滤波。\n5)特征提取和模式判别模块使用参数配置中选定的特征提取方法对滤波后的数据进行频率及空间上的变换，然后在变换后的频谱上，提取所使用的视频文件各个区域的期望显示频率处的频带能量作为特征。对于划分为n个区域的视频文件，设其对应期望显示频率分别为f1，f2，…，fn。对应fi(i＝1，…，n)处的频谱幅值为Pi，则提取出的n维特征向量为F＝[P1，P2，...，Pn]。\n6)特征提取和模式判别模块使用参数配置中选定的分类器对前面提取的特征F进行分类。将特征F输入分类器，分类器输出特征F对频率fi(i＝1，…，n)的显著度Si(i＝1，…，n)，它的意义是F由fi所激发的可能性大小。取最大值max_S＝max{Si}，对应的频率为fmax_i。将max_S与激发阈值thd_S比较。若max_S＜thd_S，表明F不由任何fi所激发，此时服务标志屏没有任何区域被注视；若max_S≥thd_S，则判断为F由fmax_i所激发，即第max_i块区域被注视。\n7)特征提取和模式判别模块向接口与控制模块发送分类器的判断结果decision。若F不由任何fi所激发，则decision为0；若F由fmax_i所激发，则decision为区域标号max_i。\n图5是呼叫分机5上运行的脑电处理与分析软件的接口与控制模块流程图。模块内部设置的三个变量的意义为：\nservice：记录当前判别结果的服务状态变量\ntimer：记录持续呼叫时间的计时器\nthd_T：表示呼叫持续时间上限的时间阈值\n此模块的流程如下：\n1)从特征提取和模式判别模块接收到判别结果decision。\n2)判断decision是否为零。若是，将service清零，timer如果已启动则停止，退出模块。\n3)若decision不为零，也即decision为服务标志屏某个区域的标号max_i，判断变量service是否为零。若是，置service为max_i，timer开始启动计时，退出模块。\n4)若service不为零，判断service和max_i是否相等。若否，置service为max_i，同时timer重新启动计时，退出模块。\n5)若service和max_i相等，timer累加计时。\n6)判断是否timer＞thd_T。若是，通过总线向呼叫主机发送信息(呼叫时间、呼叫病房号、床位、需要的服务等)，并发出声音提示患者呼叫已经成功；将service清零，停止timer。退出模块。\n在上述各模块运行过程中间，可视化模块根据参数设置中设定的显示内容实时在呼叫分机5的屏幕上显示出相应的内容。