[发明专利]一种基于矢量多分类的大脑功能区特异性脑电检测方法有效

专利信息
申请号: 201510257723.4 申请日: 2015-05-18
公开(公告)号: CN104958072B 公开(公告)日: 2019-01-15
发明(设计)人: 姜涛;符琼琳 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: A61B5/048 分类号: A61B5/048
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 陈宏升
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 一种基于矢量多分类的大脑功能区特异性脑电检测方法,其特征在于,包含以下顺序的步骤:首先在被检测者执行或接受特定任务状态下,采集脑电信号;然后采用矢量多分类的方法,对脑电信号进行小波分解并重构各单子频带信号,以任务事件前后的各单子频带信号能量差别作为特征量,构建多维时频域矢量;最后采用基于决策树的支持向量机多分类算法对多维时频域矢量进行分类,从而识别各电极导联上脑电信号的特异性,完成大脑功能区脑电特异性的检测。本发明的方法,能够科学、准确地检测大脑皮层功能区的脑电特异性,可广泛应用于基于脑电分析的术中脑功能定位、认知功能评估以及脑机接口等神经科学的研究与临床应用。
搜索关键词: 一种 基于 矢量 分类 大脑 功能 特异性 检测 方法
【主权项】:
1.一种基于矢量多分类的大脑功能区特异性脑电检测方法,其特征在于,包含以下顺序的步骤:S1.首先在被检测者执行或接受特定任务状态下,让检测对象分别执行重复手掌张开/闭合任务、重复数数任务和接受短周期重复性的感觉刺激,采集脑电信号;S2.对脑电信号进行小波分解并重构各单子频带信号,以任务事件前后的各单子频带信号能量差别作为特征量,构建多维时频域矢量;S3.最后采用基于决策树的支持向量机多分类算法对多维时频域矢量进行分类,从而识别各电极导联上脑电信号的特异性,完成大脑功能区脑电特异性的检测。
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