诱发电位是神经科学研究和临床应用中进行神经疾病诊断重要手段之一,具有特殊的科学研究和临床应用价值,它的研究有助于对生理和病理活动中神经机理的深入探讨。目前临床上使用最为广泛的诱发脑电提取方法是叠加平均法,但叠加平均往往掩盖了信号波形有意义的细节信息,影响参数提取准确性,因此许多研究提出了诱发脑电少次提取的方法。本文针对多元线性回归方法诱发脑电提取特征均一化、缺乏特异性的特点,提出了基于自适应特征库的多元线性回归方法改进方案。结合诱发脑电单次提取分析工具的多样性,针对不同脑电/诱发电位的单次特征提取需求和数据结构复杂的问题,设计了一套整合不同诱发脑电单次提取分析方法的MATLAB工具包,并在软件结构和人机交互方向对该工具包进行了优化。目的:对基于小波滤波和多元线性回归的诱发脑电参数单次提取方法进行改进,保留单次实验数据间更多的动态特征,并提高参数估计准确率。为便于该软件工具包的应用,优化诱发脑电单次提取分析工具包的数据分析结构和人机交互界面。方法:随机选取4组小波滤波后诱发脑电数据,分别叠加平均后进行主成分分析,所得主成分组成特征库,单次提取时,针对每次数据从特征库中选择与当次诱发脑电信号相关系数最高的主成分作为自变量开展多元线性回归分析,由回归分析结构重构出单次诱发电位信号并自动提取潜伏期和幅值等关键特征。基于模型-视图-控制器设计模式,独立单次诱发脑电特征提取工具包功能,简化软件结构;增加工具包命令行控制模式,用于数据批量处理;完善多数据集操作功能,便于数据分析对比;并通过软件试用实验,对比工具包改进前后分析效率。结果:使用新方法对信噪比0.5-1.5的模拟诱发脑电信号进行特征提取,潜伏期误差 7.18±2.09ms,幅值误差 3.90±1.45μV,误差均低于原 MLRd、ARX、ICA、CSOBI等方法。真实诱发脑电信号分析中,新算法预测的P300成分潜伏期与幅值参数更接近专家判定的基准数值,潜伏期与幅值参数的平均误差分别为11.16±8.60ms和1.40±1.34μV。新方法对不同刺激位置的诱发脑电C3、Cz、C4通道进行参数估计,不同位置参数估计结果进行t检验,均有p<0.05。工具包改进后与原来相比,少数据集连续分析时间消耗减少25%,数据批量处理时间消耗减少21%,小波滤波运算时间减少44%。结论:将动态更新的诱发脑电数据主成分样本库应用于小波滤波与多元线性回归方法,能有效保留单次诱发脑电数据中的动态特征,提升了参数估计准确率。单次诱发脑电提取工具包简化了软件结构,有效提高了分析效率。