[发明专利]一种基于肢端动作信号的癫痫发作状态识别方法有效
| 申请号： | 202011045401.0 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112043261B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 金显吉;梁廷伟;吴字宇;代红伟 | 申请（专利权）人： | 黑龙江吉远健康科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/318 | 分类号： | A61B5/318;A61B5/0533;A61B5/11 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 张宏威 |
| 地址： | 150028 黑龙江省哈尔滨市高新技术产业开发*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于肢端动作信号的癫痫发作状态识别方法。本发明涉及癫痫信号检测识别技术领域，根据采集的多维度肢端动作信号，进行数据划分；将得到的数据进行消除零漂、平滑滤波、合成加速度等数据预处理；对所述信号进行特征提取和特征选择，得到多参数的特征数据集；依据相关原则，划分训练集和测试集，得到统一格式的训练学习数据；运用支持向量机算法进行机器学习，通过自动网格搜寻法进行超参数调节，确定优化后的超参数水平组合；还原边界决策函数，以便在线快速识别癫痫发作状态。本发明使用支持向量机算法对数据进行机器学习，可以快速有效地识别出癫痫发作状态，提高癫痫识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 动作 信号 癫痫 发作 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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