[发明专利]基于动态定向传递函数的脑功能网络特征提取方法有效
| 申请号： | 202010375284.8 | 申请日： | 2020-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN111528836B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 李明爱;张娜 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | A61B5/372 | 分类号： | A61B5/372;A61B5/369 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于动态定向传递函数的脑功能网络特征提取方法，该方法主要包括：首先对原始运动想象脑电信号进行共平均参考、导联优选等预处理；接着采用提出的DDTF算法对经过预处理的脑电信号计算网络连接边并分别构建不同频段脑功能网络；进而根据脑功能网络计算得到网络特征参数流出信息及信息流增益，将两种特征参数串行融合作为特征向量送入支持向量机进行特征评估；最后根据识别率闭环确定最优参数及最优频段，得到最终分类结果。本发明将其用于构建运动想象脑功能网络，计算得到网络参数用于MI‑EEG特征提取，该方法不仅能够精确刻画MI‑EEG在频域的变化特性，而且准确反映了BFN的动态演化过程，对MI‑EEG分类准确率的提升有很大帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动态 定向 传递函数 功能 网络 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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