[发明专利]基于多粒度信息的快速序列视觉呈现脑电图信号分类方法在审
| 申请号： | 202210816974.1 | 申请日： | 2022-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN115349874A | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 李甫;楚文龙;李鸿鑫;付博勋;蒋之铭;宋卓琛;李阳;陈远方;张利剑;石光明 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/378 | 分类号： | A61B5/378;A61B5/372;A61B5/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 勾慧敏 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多粒度信息的快速序列视觉呈现脑电图信号分类方法，包括：采集被试者在快速序列视觉呈现下的脑电图信号；对采集到的脑电图信号进行预处理；将预处理后的脑电图信号输入预先训练完成的多粒度信息提取网络，得到脑电图信号的分类结果；其中，多粒度信息提取网络从多个不同粒度级别对脑电图信号进行特征提取；多粒度信息提取网络利用样本数据集训练得到，样本数据集基于多个样本被试者进行快速序列视觉呈现实验所得到的脑电图信号得到。本发明的多粒度信息提取网络将多粒度信息作为先验知识融入到神经网络设计中，从多个不同粒度级别对脑电图信号进行特征提取，因此能够极大提升快速序列视觉呈现脑电图信号的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粒度 信息 快速 序列 视觉 呈现 脑电图 信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
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