[发明专利]一种基于静息态脑电数据的年龄段分类方法有效
| 申请号： | 201910701028.0 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110458066B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 何良华;任强 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;A61B5/369;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于静息态脑电数据的年龄段分类方法，包括以下步骤：S1、采集各年龄段对应的原始静息态脑电数据；S2、对原始静息态脑电数据进行预处理，得到去除伪迹的静息态脑电数据；S3、构建卷积神经网络，并将去除伪迹的静息态脑电数据输入给卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练和测试，得到训练好的卷积神经网络；S4、由训练好的卷积神经网络对实际静息态脑电数据进行年龄段分类。与现有技术相比，本发明将静息态脑电数据按脑区划分并进行去伪迹处理，通过卷积神经网络分别提取不同脑区上的特征，以根据不同脑区的特征进行年龄段分类，不仅降低了脑电数据预处理的复杂性，也解决了针对脑电数据无法选择合适模型的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 静息态脑电 数据 年龄段 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于静息态脑电数据的年龄段分类方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、根据实际年龄段分类情况，采集各年龄段对应的原始静息态脑电数据；/nS2、对原始静息态脑电数据进行预处理，得到去除伪迹的静息态脑电数据；/nS3、构建卷积神经网络，并将去除伪迹的静息态脑电数据输入给卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练和测试，得到训练好的卷积神经网络；/nS4、由训练好的卷积神经网络对实际静息态脑电数据进行年龄段分类。/n
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