[发明专利]一种基于多尺度多变量传递熵的多通道脑电耦合分析方法有效
| 申请号： | 202010018077.7 | 申请日： | 2020-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN111067514B | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 谢平;张园园;陈晓玲;张木莲;程生翠;房丽鹏;张昌梦;崔晓东;庞晓晖 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | A61B5/372 | 分类号： | A61B5/372;A61B5/00 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 张明月 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多尺度多变量传递熵的多通道脑电耦合分析方法，属于非线性动力学因果系统及大脑感觉运动网络研究的技术领域，其包括以下步骤：一、采用32通道的Neuracle设备采集多通道脑电信号；二、采用matlab软件对采集到的脑电信号分别进行去除基线漂移、肌电干扰、眼动干扰和50Hz工频干扰的预处理；三、采用粗粒化分析方法对多通道脑电信号进行20个不同的尺度分解；四、采用多变量传递熵方法分析不同尺度下的脑电信号在不同时频间的耦合特性，定量刻画不同脑区间非线性耦合和信息传递特征。本发明具有能够描述大脑运动感觉皮层间的非线性特征，并深入探索大脑不同区域间的耦合强度及信息传递的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 多变 传递 通道 耦合 分析 方法 | ||
【主权项】：
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