[发明专利]一种基于机器学习的工作记忆任务脑磁图分类系统有效
| 申请号： | 202211276176.0 | 申请日： | 2022-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN115359236B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 张瑜;钱浩天;孙超良;王志超;张欢;蒋田仔 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06V10/20 | 分类号： | G06V10/20;G06V10/30;G06V10/764;A61B5/00;A61B5/245;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 311121 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的工作记忆任务脑磁图分类系统，包括脑磁图数据采集模块、脑磁图数据预处理模块、脑磁图源重建模块和机器学习分类模块，其中脑磁图数据采集模块用于采集被试不同工作记忆任务态的脑磁图数据，脑磁图数据预处理模块用于对不同工作记忆任务态的脑磁图数据进行质量控制并分离噪声和伪影，脑磁图源重建模块用于对经过脑磁图数据预处理模块的数据进行传感器信号分析及源重建分析，机器学习分类模块以功率时间序列作为特征，对被试所属的工作记忆任务进行分类。本发明整合了对工作记忆脑磁图数据完整的从预处理到源重建的分析流程，对工作记忆任务脑磁图数据分类，对于工作记忆解码和大脑记忆相关机制的研究有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 工作 记忆 任务 脑磁图 分类 系统 | ||
【主权项】：
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