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- [发明专利]一种脑肌信号评估方法和装置-CN202310712954.4在审
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陈小刚;崔红岩;李萌;张若晴
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中国医学科学院生物医学工程研究所
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2023-06-14
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2023-10-03
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A61B5/372
- 本申请实施例公开了一种脑肌信号评估方法和装置，该方法包括：获取用户的静息态脑电频谱数据、任务态脑电频谱数据、静息态肌电频谱数据和任务态肌电频谱数据；基于静息态脑电频谱数据和任务态脑电频谱数据确定第一组内均方差和第一组间均方差，基于静息态肌电频谱数据和任务态肌电频谱数据确定第二组内均方差和第二组间均方差；基于第一组内均方差和第一组间均方差确定脑电目标值，基于第二组内均方差和第二组间均方差确定肌电目标值；基于静息态脑电频谱数据、任务态脑电频谱数据、静息态肌电频谱数据和任务态肌电频谱数据确定脑电参考值和肌电参考值；基于脑电目标值、肌电目标值、脑电参考值和肌电参考值确定用户的评估结果。
- 一种信号评估方法装置
- [发明专利]一种睡眠纺锤波分级识别方法及系统-CN202211266947.8有效
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夏邵君;邹启红;孔祥星;胡沁之
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北京大学
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2022-10-17
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2023-09-22
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A61B5/372
- 本发明公开了一种睡眠纺锤波分级识别方法及系统。本方法步骤包括：1)对脑电波信号进行标注，标注出所述脑电信号中各纺锤波的起始点和持续时间；然后提取出n个包含纺锤波信号的脑电信号分段和n个不包含纺锤波信号的脑电信号片段；2)对所提取的2n个脑电信号片段进行连续小波变换，得到每一所述脑电信号片段对应的一维电信号；将转换后的每一所述一维电信号转换为二维时频图；3)利用所述二维时频图训练睡眠纺锤波分级识别神经网络；4)将待识别的脑电波信号进行分段并对其连续小波变换后输入到训练后的睡眠纺锤波分级识别神经网络，识别出每一分段是否包含纺锤波信号。本发明解决了现有睡眠纺锤波分级识别存在的鲁棒性差以及效率低问题。
- 一种睡眠纺锤分级识别方法系统
- [发明专利]脑瞬态监测设备、电子设备及存储介质-CN202310770534.1有效
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白洋;冯珍
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南昌大学第一附属医院
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2023-06-28
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2023-09-19
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A61B5/372
- 本申请公开了一种脑瞬态监测设备、电子设备及存储介质。在当前时刻采集待监测对象的多个原始脑电信号；基于重组矩阵对多个原始脑电信号进行溯源分析，得到多个第一脑电源信号；从每个第一脑电源信号中截取与当前时刻对应的待分析脑电信号，得到多个待分析脑电信号；对多个待分析脑电信号进行处理，得到第一延时自协方差矩阵；确定第一延时自协方差矩阵与多个预设延时自协方差矩阵之间的多个第一相似度；根据多个第一相似度、上一时刻的脑瞬态、多种脑瞬态状态转移概率矩阵、多种脑瞬态的初始状态概率，确定当前时刻处于各种脑瞬态的概率；根据当前时刻处于各种脑瞬态的概率，确定当前时刻的脑瞬态。
- 瞬态监测设备电子设备存储介质
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