[发明专利]基于脑通道信息优化的儿童情绪异常状态预测方法及系统在审
| 申请号： | 202311059068.2 | 申请日： | 2023-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN116919423A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 潘礼正;潘陵波;史先传;王亚民;黄小霞;王雨婷 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | A61B5/369 | 分类号： | A61B5/369;G06F18/2411;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/2113;G06F18/2134;G06F18/214;A61B5/16;A61B5/00;A61B5/374 |
| 代理公司： | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人： | 朱戈胜 |
| 地址： | 213164 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于脑通道信息优化的儿童情绪异常状态预测方法及系统，涉及静息态脑电技术领域。本发明获取儿童情绪异常状态和儿童正常状态下的脑电信号，对脑电信号进行预处理；对预处理后的脑电信号进行特征提取，提取的特征包括：时域、频域和非线性特征；对于提取的特征，基于SVM‑RFE多域特征联合通道选择的方法得出最优通道子集；基于最优通道子集提取时域特征组成特征样本，利用特征样本对支持向量机SVM进行训练，得到情绪异常状态预测模型；利用训练好的情绪异常状态预测模型进行儿童情绪异常状态预测。本发明通过脑通道信息优化并对优化后的脑通道提取关键特征，进行儿童情绪异常状态的预测，从而提升预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 信息 优化 儿童 情绪 异常 状态 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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