[发明专利]基于稀疏贝叶斯学习的稳态诱发响应脑源定位方法有效
| 申请号： | 202010001431.5 | 申请日： | 2020-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN111096745B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 胡南;陈婷婷;曲铭雯;孙兵;王加俊 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | A61B5/38 | 分类号： | A61B5/38;A61B5/372 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 王玉仙 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的稳态诱发响应(SSR)脑源定位方法。本发明首先将稳态诱发响应记录分为多个数据段，通过快速傅里叶变换提取各段稳态诱发响应记录数据段的频域信息并构造数据矩阵。然后设置迭代自动停止条件以及稀疏支撑向量和自发脑电‑电噪声联合功率向量的初始值。而后迭代更新信号的后验均值与后验协方差并由此更新稀疏支撑向量和自发脑电‑电噪声联合功率向量。最后，当迭代结束时利用最新的稀疏支撑向量给出源定位结果。本发明在频域上对稳态诱发响应源定位问题进行建模，结合多段数据中信号的联合稀疏性，在稀疏贝叶斯学习框架下给出了适用于各种稳态诱发响应的脑源定位方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 贝叶斯 学习 稳态 诱发 响应 定位 方法 | ||
【主权项】：
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