基于变分模态信息系数的脑功能评估方法及系统

本发明公开了基于变分模态信息系数的脑功能评估方法及系统，属于医疗诊断技术领域，以脑电信号为典型应用场景，攻克传统功率包络相关性（PEC）方法在非平稳信号处理和非线性耦合检测中的技术瓶颈。本方法包括以下步骤：对采集到的原始多通道脑电信号进行预处理，去除杂讯和干扰；对处理后的多通道脑电信号进行变分模态分解，得到一系列本征模态函数（IMF）；对分解后的信号进行正交化，消除容积传导引起的虚假相关性；基于最大信息系数量化功率包络间的复杂非线性耦合关系，构建全脑功能连接图谱；基于图谱提取脑功能连接特征，并利用机器学习分类模型对脑功能进行自动评估与分类。该方法解决了脑电信号幅度耦合分析中非线性关系检测不足、非平稳特征保留不完整的关键问题。