[发明专利]一种基于K阶传播数与支配熵的EEG脑网络分类方法在审
| 申请号： | 202210343451.X | 申请日： | 2022-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN114587383A | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 黄丽亚;陈瑶;邱祥凯 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | A61B5/369 | 分类号： | A61B5/369;A61B5/16;A61B5/374;G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 沈鑫 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于K阶传播数与支配熵的EEG脑网络分类方法，包括：采集EEG脑电数据；根据EEG脑电数据构建基于PLV相位锁定值的脑网络；利用K阶传播数算法提取脑网络的重要节点，组建有权脑网络；二值化有权脑网络并计算支配熵；基于支配熵，构建分类特征，并利用支持向量机进行分类；本发明简化了网络结构，减少了计算成本，首次引入全新的支配熵属性到脑网络分类，支配熵对网络拓扑结构的变化敏感，且能够在一定程度上衡量网络的连接程度，同时基于不同频段的支配熵构建的分类特征简单有效，提升了分类速度，节省了计算成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 传播 支配 eeg 网络 分类 方法 | ||
【主权项】：
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