[发明专利]一种基于脑信号复杂度的个体年龄预测方法有效
| 申请号： | 201910910698.3 | 申请日： | 2019-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN110547772B | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 牛海晶;胡振燕 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B5/1455 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 孙楠 |
| 地址： | 100875 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种脑信号复杂度的个体年龄预测方法，包括：通过近红外成像系统获得被试者脑组织的透射光强数据；将透射光强数据转换为脑生理信息数据，并基于脑生理信息数据计算多尺度熵；计算每个被试者脑区域各检测点对应的多尺度熵值，将测试点按照各脑功能网络进行分类，再将表征同一脑功能网络中所有测试点的多尺度熵值取平均值，得到基于脑功能网络的多尺度熵指数；将每个脑功能网络的多尺度熵指数作为支持向量回归法的输入特征，使用线性核函数得到脑信号复杂度与年龄的相关性方程。上述方法能够通过静息态脑信号复杂度准确预定被试者年龄，测试过程简单，操作方便。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 信号 复杂度 个体 年龄 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于脑信号复杂度的个体年龄预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)通过近红外成像系统获得被试者脑组织的透射光强数据；/n2)将所述透射光强数据转换为脑生理信息数据，并基于所述脑生理信息数据计算多尺度熵；/n3)计算每个被试者脑区域各检测点对应的多尺度熵值，将测试点按照各脑功能网络进行分类，再将表征同一所述脑功能网络中所有测试点的所述多尺度熵值取平均值，得到基于所述脑功能网络的多尺度熵指数；/n4)采用支持向量回归法进行年龄的预测：将每个所述脑功能网络的所述多尺度熵指数作为支持向量回归法的输入特征，使用线性核函数得到所述脑信号复杂度与年龄的相关性方程。/n
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