[发明专利]基于时空卷积神经网络的多通道脑电信号监测方法及应用在审
| 申请号： | 201910637529.7 | 申请日： | 2019-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN110584597A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 高忠科;蔡清;马超;马文庆 | 申请（专利权）人： | 天津大学;天津富瑞隆金属制品有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B5/04;A61B5/0476;A61B5/18;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于时空卷积神经网络的多通道脑电信号监测方法及应用，对从模拟驾驶实验中采集到每个被试者的多通道脑电信号进行预处理：对原始信号降采样后进行带通滤波消噪，采用独立成分分析方法删除脑电信号中的干扰信号，得到正常脑电信号和疲劳脑电信，将每个被试者的正常脑电信号和疲劳脑电信号分别分割为没有重叠的正常脑电信号样本和疲劳脑电信号样本；建立一个能够获取多通道脑电信号的空间关系和时间依赖性的时空卷积神经网络；采用十折交叉验证方法对时空卷积神经网络进行训练，将正常脑电信号样本和疲劳脑电信号样本按照清醒阶段和疲劳阶段分成两类，从而得到分类结果。本发明能够实现对疲劳驾驶脑电信号的有效辨识和进行正确分类，并转化为警告信号。 | ||
| 搜索关键词： | 脑电信号 正常脑电信号 疲劳 卷积神经网络 样本 多通道 时空 独立成分分析 预处理 时间依赖性 带通滤波 方法删除 分类结果 干扰信号 交叉验证 警告信号 空间关系 模拟驾驶 疲劳驾驶 有效辨识 原始信号 降采样 消噪 采集 分割 分类 监测 电信 清醒 转化 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于时空卷积神经网络的多通道脑电信号监测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n1)对从模拟驾驶实验中采集到每个被试者的多通道脑电信号进行预处理，包括：/n(1)原始信号降采样到100Hz，进行1-50Hz的带通滤波消噪；/n(2)采用独立成分分析方法删除脑电信号中的干扰信号，得到时长30分钟的正常脑电信号和时长30分钟的疲劳脑电信号；/n(3)将每个被试者的正常脑电信号和疲劳脑电信号分别分割为没有重叠的N个时长为1秒的正常脑电信号样本和N个时长为1秒的疲劳脑电信号样本，N取1800；/n2)建立一个能够获取多通道脑电信号的空间关系和时间依赖性的时空卷积神经网络；/n3)采用十折交叉验证方法对时空卷积神经网络进行训练，最终将N个时长为1秒的正常脑电信号样本和N个时长为1秒的疲劳脑电信号样本按照清醒阶段和疲劳阶段分成两类，从而得到分类结果。/n
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