[发明专利]一种基于便携式EEG设备的脑部健康筛查方法在审
| 申请号： | 201910699718.7 | 申请日： | 2019-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN110604565A | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 卢树强;王晓岸;郭建明;格温妮斯·温妮·吴 | 申请（专利权）人： | 北京脑陆科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476;A61B5/00;A61B5/16 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100000 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于便携式EEG设备的脑部健康筛查方法，包括脑电信号采集判别步骤，所述脑电信号采集判别步骤为：第一步：通过1‑4导联的高灵敏度电极片进行信号感应，并进行原始脑电信号采集，原始信号通过阻抗测试模块进行信号稳定性测试；本发明通过脑电便携采集原始脑线信号后，进行同步信号放大，并通过无线传输进行脑电信号传输，并实现在移动端进行脑电信号接收，接收后的信号与云端通信进行存储，并通过脑电预处理算法，脑点信号识别算法，及对应的脑电机器学习算法和深度学习算法进行信号识别，通过对不同类型和状态下人们大脑信号对采集数据的分析和计算，来进行大脑功能，和大脑精神健康方面的多项指标的测量和评估。 | ||
| 搜索关键词： | 脑电 脑电信号采集 脑电信号 信号识别 采集 高灵敏度电极 机器学习算法 原始脑电信号 阻抗测试模块 测量和评估 信号稳定性 预处理算法 采集数据 大脑功能 大脑信号 多项指标 精神健康 同步信号 无线传输 信号感应 学习算法 原始信号 移动端 云端 便携 导联 脑部 脑线 筛查 算法 大脑 存储 放大 测试 传输 通信 分析 健康 | ||
【主权项】：
1.一种基于便携式EEG设备的脑部健康筛查方法，其特征在于：包括脑电信号采集判别步骤，所述脑电信号采集判别步骤为：/n第一步：通过1-4导联的高灵敏度电极片进行信号感应，并进行原始脑电信号采集，原始信号通过阻抗测试模块进行信号稳定性测试；/n第二步：当信号达到稳定后，将原始脑电信号传输至运算放大器，进行信号放大和信号强度调优；/n第三部：对进行放大和优化后的信号通过蓝牙模块，传输到移动端，并通过加速度传感器判断当前物理状态；/n第四步：移动端将接受的信号，传送至云端高性能计算服务器集群，进行信号解析与信号分析计算；/n第五步：脑电信号模式识别算法，脑电机器学习算法，脑电深度学习算法对脑电状态和事件对应信号进行脑健康、脑功能等相关指标计算判别。/n
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