[发明专利]一种基于脑机接口辅助康复医疗的共空间模式与深度学习方法在审
| 申请号： | 201711159910.4 | 申请日： | 2017-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN107958213A | 公开（公告）日： | 2018-04-24 |
| 发明（设计）人： | 王卓峥;杜秀文;吴强;董英杰 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于脑机接口辅助康复医疗的共空间模式与深度学习方法，包括以下步骤步骤1脑电信号预处理，得到滤除噪声后的脑电信号；步骤2改进后的OVR‑CSP算法可对滤除噪声后的多类运动想象EEG信号进行特征提取，得到每一类的运动想象脑电信号的特征，形成一维特征数据，同时将方差作为分类器的输入；步骤3利用改造后的适应一维输入样本的CNN网络进行二次特征提取并分类。采用本发明的技术方案，更准确地判别患者的运动位置和肢体运动状态，为量表评定病患康复程度提供客观的数据支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 接口 辅助 康复 医疗 空间 模式 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
一种基于脑机接口辅助康复医疗的共空间模式与深度学习方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：脑电信号预处理，得到滤除噪声后的脑电信号；步骤2：改进后的OVR‑CSP算法可对滤除噪声后的多类运动想象EEG信号进行特征提取，得到每一类的运动想象脑电信号的特征，形成一维特征数据，同时将方差作为分类器的输入；步骤3：利用改造后的适应一维输入样本的CNN网络进行二次特征提取并分类。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京工业大学，未经北京工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711159910.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
