[发明专利]基于PCA和Granger因果的脑网络特征提取方法在审
| 申请号： | 201510478869.1 | 申请日： | 2015-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN105159443A | 公开（公告）日： | 2015-12-16 |
| 发明（设计）人： | 佘青山;陈希豪;田卓;韩笑 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;A61B5/0476 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杜军 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于PCA和Granger因果的脑网络特征提取方法；本发明先对多路通道信号进行大脑功能区域的划分；再利用PCA提取各个功能区域的最大主成分时间信息；最后计算最大主成分之间的因果度量，并作为特征参数。本发明从脑功能网络效应出发，以Granger因果理论为基础，揭示了脑区间的连接效应，更加综合全面地表征脑电信号所包含的丰富信息，有利于进一步的模式分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pca granger 因果 网络 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
基于PCA和Granger因果的脑网络特征提取方法，其特征在于,该方法具体包括以下步骤：步骤一：对多路通道信号进行大脑功能区域的划分；步骤二：利用PCA提取各个功能区域的最大主成分时间信息；步骤三：计算最大主成分之间的因果度量，并作为特征参数。
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