[发明专利]一种神经表征驱动的手部运动的深度学习解码方法及系统在审
| 申请号： | 202310148622.8 | 申请日： | 2023-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN116049630A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 毕路拯;王佳蓉;费炜杰 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/00 | 分类号： | G06F18/00;G06N3/08;G16H20/00;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理有限公司 11562 | 代理人： | 许佳 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经表征驱动的手部运动的深度学习解码方法及系统，包括：获取脑电图信号，对所述脑电图信号进行特征提取，获取运动相关皮层电位特征和事件相关同步化/去同步化振荡特征；基于所述运动相关皮层电位特征和所述事件相关同步化/去同步化振荡特征，获取时间‑频谱‑空间特征图；对所述时间‑频谱‑空间特征图进行单双手运动意图解码，获取解码结果，完成神经表征驱动的手部运动的深度学习解码。本发明设计了一种神经生理特征驱动的深度学习模型，提高了多分类单手和双手运动的解码性能，且首次尝试了通过在深度学习中通过融合运动相关皮层电位与时间相关同步化/去同步化的神经表征来提升运动解码性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经 表征 驱动 运动 深度 学习 解码 方法 系统 | ||
【主权项】：
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