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[发明专利]一种基于多通道相关图特征的脉搏疾病识别装置-CN202310876390.8在审
发明人：范琳;党博辰;王忠民;张荣;贺炎;王文浪;何浪 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： A61B5/024 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于多通道相关图特征的脉搏疾病识别装置，充分利用了多通道脉搏数据间的相关性，能解决脉搏个体差异性带来的分类效果差的问题；将周期信号转换到频域，包含了丰富的频域信息，通过预实验发现，频域周期信号比时域周期信号的分类效果更稳定，并且通过全局注意力机制的编码和解码操作，挖掘了脉搏特征的全局相关性；采用自适应阈值算法，自动地判别了每一个周期节点之间的相似程度，为每一周期都生成了一个空间关系变化的图特征，从时空上体现了脉搏的变化，不仅提高了脉搏疾病识别的效果，还统计了相关度高的通道组合，更加全面的反映了不同人群的脉搏变化规律。
一种基于通道相关特征脉搏疾病识别装置

[发明专利]一种面向胰腺炎患者的脉搏病理特征挖掘方法-CN202111484127.1有效
发明人：范琳;张锦程;王劲松;张荣;王文浪;梁琛;贺炎 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： A61B5/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种面向胰腺炎患者脉搏病理特征挖掘方法，该方法为：获取打上标签的脉搏信号曲线样本，标签用于区分样本脉搏信号曲线为正常人或者胰腺炎患者的脉搏信号曲线，再对信号曲线进行周期划分，提取基本时域特征、稳定性指数和双波峰指数特征，组成输入特征向量，输入到分类模型并以所有样本对应的标签进行监督，进行训练，获得训练好的分类模型，再用于诊断待诊断人员是都患病。本发明提取的双波峰指数表示单周期曲线内两个峰值和明显的凹弧结构，稳定性指数用于表现单周期曲线后半部分的变化率，能够很好地指针胰腺炎患者，为后续训练分类模型提供病例特征向量，得到的训练好的分类模型对分类患者有积极的意义。
一种面向胰腺炎患者脉搏病理特征挖掘方法

[发明专利]一种基于PLV动态脑功能网络的P300意图识别方法-CN202210859818.3在审
发明人：衡霞;王忠民;易夏;梁琛;张荣;贺炎;范琳;王文浪;张洁 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明涉及P300意图识别领域，提出了一种基于PLV动态脑功能网络的P300意图识别方法。使用脑电帽作为采集设备，以经典oddball实验作为刺激界面，采集原始脑电数据；在去除信号中的伪迹成分后，根据得到的P300信号进行100ms叠加50％时间片划分，利用PLV算法计算功能连接矩阵；通过功能连接矩阵二值化以后，得到脑网络特征计算图属性，用ReliefF算法筛选后的图属性和时间片进行意图识别。本发明的优点是，在分析P300信号时考虑了时间特性，分析了在不同时间状态下P300脑网络的连接关系，同时在分析脑网络的变化特性中，通过社区算法和核心区域算法研究P300发生过程中核心区域社区结构，有助于更好的研究P300发生时复杂网络的变化状态。
一种基于 plv 动态功能网络 p300 意图识别方法

[发明专利]一种基于脉搏周期间特征的高血压识别方法、装置及设备-CN202211599275.2在审
发明人：范琳;史雪梅;徐丽琴;王劲松;张荣;张洁;王文浪 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： A61B5/021 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于脉搏周期间特征的高血压识别方法、装置及设备，方法为：对获取样本人员的脉搏数据依次进行预处理、周期划分处理和滑动窗口处理并打标签，然后优选出对高血压疾病分类贡献度较大的四个周期间网络特征作为脉搏周期间网络特征向量，再将滑动窗口处理后的样本人员脉搏数据输入到多尺度排列熵算法中，提取多尺度排列熵值，最后两个特征融合组成高血压脉搏特征向量，输入到分类模型中，并以样本人员对应的标签进行监督，进行训练，获得训练好的分类模型。本发明通过对周期间敏感特征的挖掘，证明了脉搏信号周期间特征的有效性，同时也提高了高血压疾病分类准确率；利用网络特征使挖掘出来的周期间敏感特征具有了可解释性。
一种基于脉搏周期特征高血压识别方法装置设备

[发明专利]一种实现情绪识别的EEG脑网络最大团检测方法及系统-CN202110519612.1在审
发明人：贺炎;王忠民;周瑞;张荣;范琳;衡霞;梁琛;王文浪 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明属于信号处理技术研究领域，提供一种实现情绪识别的EEG脑网络最大团检测方法及系统，解决了现有脑网络相关研究中对各脑区交互作用不明确且情绪识别准确率不高的问题。首先通过量化EEG信号间的相位同步程度，构建基于相位锁值的功能性脑网络；然后采用改进的Bron‑Kerbosch算法检测脑网络中的最大团，所述方法利用rich‑club结构筛选有效网络节点，所有节点遍历完后，得到节点数最多的极大团即该脑网络的最大团，其代表脑网络中最重要的内在信息处理模块；最后对最大团进行阈值化处理，提取拓扑属性作为特征用于情绪识别。用此方法构建一个情绪识别系统，可提取出与情绪活动最相关的特征，提高情绪识别准确率。
一种实现情绪识别 eeg 网络大团检测方法系统

[发明专利]一种脑电信号自适应窗口的情绪分类识别方法-CN202110519615.5在审
发明人：梁琛;王忠民;王菲;王文浪;范琳;衡霞;贺炎;张荣 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种脑电信号自适应窗口的情绪分类识别方法，具体的方法是：对采集到的不同情绪状态下的脑电数据进行预处理后，使用广义正交部分定向相干方法，迭代比较不同时间点、不同长度的脑电信号，选取出最能代表情绪的关键脑电信号；根据所选取的关键脑电信号提取分形维数、差分熵、功率谱密度等特征；使用reliefF算法对所提取的特征进行权重计算，以获取高质量的特征；最后，根据所选择的高质量特征利用支持向量机算法和K近邻算法在效价和唤醒二维情绪模型上进行情绪分类识别。通过这种方法，不仅可以提高情绪识别率，而且可以在减少数据量的同时，降低处理时间以及计算成本，从而提高情绪分类识别性能。
一种电信号自适应窗口情绪分类识别方法

[发明专利]一种基于DHOG因果矩阵图像的情感识别方法-CN202110519707.3在审
发明人：范琳;王忠民;蔡兰兰;衡霞;贺炎;梁琛;王文浪;张荣 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明涉及情感识别研究领域，提出一种基于DHOG因果矩阵图像的情感识别方法，本发明包括因果矩阵构建模块、通道选择模块、因果矩阵图生成模块、DHOG特征提取模块和情感识别模块。首先，根据全通道脑电信号间的传递熵因果关系构建情感因果关系矩阵，然后，利用通道加权因果值由高到低选择10个关键因果电极通道，得到10×10因果矩阵，同时生成因果矩阵图像，接下来，使用DHOG算法提取因果矩阵图像的斜对角线梯度特征，最后，利用支持向量机等分类器，在效价和唤醒维度情感模型上进行分类识别。本发明提取具有分类能力的图像梯度特征作为情感状态特征，并且通过减少电极的使用，能够降低运算的复杂度和减少计算时间。
一种基于 dhog 因果矩阵图像情感识别方法

[发明专利]一种基于多通道加权多尺度排列熵的疲劳驾驶识别方法-CN202110519613.6在审
发明人：梁琛;王忠民;张嘉雯;贺炎;范琳;衡霞;王文浪;张荣 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明涉及智能交通领域，提出一种基于多通道加权多尺度排列熵的疲劳驾驶识别方法，用多通道加权多尺度排列熵作为脑电特征，兼顾了时间和空间信息，解决了现有研究方法在提取脑电信号时空特征时的不足。首先计算各个通道的多尺度排列熵值，然后用皮尔逊相关系数对预处理后的脑电信号构建脑功能网络，用该方法得到的脑功能网络能较好的反映脑电信号的空间关系和功能特性。接下来，根据脑功能网络节点间连接的紧密程度，用PageRank算法对节点的重要性进行排序，得到每个通道的权值，再将每个通道的权重和多尺度排列熵进行加权组合，得到多通道加权多尺度排列熵。最后基于多通道加权多尺度排列熵这个组合特征对脑电信号进行疲劳驾驶识别。
一种基于通道加权尺度排列疲劳驾驶识别方法

[发明专利]一种基于PLV-Rich-club的情绪识别方法-CN202210859816.4在审
发明人： 王文浪;王忠民;陈哲宇;贺炎;张荣;张洁;范琳;梁琛;衡霞 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明涉及情感识别领域，提出一种基于PLV‑Rich‑club的情绪识别方法，该方法包括下述步骤：首先，对原始脑电数据进行预处理，在每个脑电信号时间片上采用相位锁值计算各通道之间的关联关系，构建脑网络；用计算rich‑club系数算法，对每个时间片的脑网络提取rich‑club系数，并筛选出rich‑club节点；同时计算网络属性。进一步利用ReliefF算法筛选rich‑club节点的频域特征和PLV‑Rich‑club图论特征，将所得特征整理为特征数据集；最后，用SVM分类算法对特征数据集进行处理，得到情绪状态的识别结果。本发明的优点是：弥补了只研究全脑网络架构而忽略了小规模结构之间的连接信息这一不足，将不同情绪下大脑的信息交互模式进行准确的差异性分析，更好的反应了不同情绪下，核心脑网络的变化规律。
一种基于 plv rich club 情绪识别方法

[发明专利]一种基于中医原理的多通道脉搏特征优选方法-CN202210659174.3在审
发明人：范琳;李言;张小康;张荣;王劲松;徐丽琴;贺炎;张洁;王文浪 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： A61B5/024 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于中医原理的脉搏通道优选方法，包括以下步骤：S1、采集左右手寸、关和尺部的脉搏数据，并进行滤波处理和周期划分；S2、对每个通道的特征进行重要性计算，构件多个特征组合；S3、选取各个位置分类性能最高的特征组合，从而构建左右三通道、右手三通道和双手六通道的特征子集；S4、对特征子集进行分类训练。本发明对中医脉诊的通道进行优选，以提高各类疾病的脉搏诊断正确率。
一种基于中医原理通道脉搏特征优选方法

[发明专利]一种基于PLI-Relief的疲劳驾驶脑电通道选择方法-CN202210517910.1在审
发明人：贺炎;王忠民;赵玉鹏;范琳;张洁;衡霞;张荣;梁琛;王文浪 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明涉及智能交通领域和脑电信号通道选择技术，具体涉及一种基于PLI‑Relief的疲劳驾驶脑电通道选择方法。该方法包括以下步骤：采集疲劳驾驶脑电数据并进行预处理，去除伪迹成分；基于通道各信号间相位滞后指数构建关联矩阵；二值化关联矩阵并构建脑功能网络，根据网络属性实现通道初选；提取初选通道脑电信号的功率谱密度特征并利用Relief算法对通道按权重排序；采用准确率选择法确定最优通道并据此进行疲劳状态识别。本发明的优点是：所设计的通道选择方法综合考虑了脑电信号的时频特征和各通道信号之间的功能连接关系，在保持较高识别准确率的同时大幅减少了通道数量，为可穿戴脑电疲劳驾驶监测设备的设计提供了可实施的方案。
一种基于 pli relief 疲劳驾驶通道选择方法

[发明专利]一种基于分形维数的通道选择方法-CN201911065029.7有效
发明人：贺炎;冯璁;张荣;王文浪;王忠民 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及脑机接口技术和信息处理技术领域，具体涉及一种基于分形维数的通道选择方法。以克服现有技术存在的计算复杂度高、依赖前期特征工程、以及依赖现有的神经生理学认知的问题。本发明采用的方法步骤为：（1）利用DEAP公共情感数据集作为待分析脑电信号；（2）脑电源成分提取阶段，通过独立成分分析方法对多通道脑电信号进行源成分提取；（3）脑电源成分定量分析阶段，通过维格纳分布将步骤（2）提取的多个脑电源成分转换为时频图像，再者，通过分形维数对时频图所含信息量进行定量评估；（4）脑电源成分反投影阶段，将步骤（3）中各脑电源成分通过分形维数算得的数值依次从大到小进行排序，并通过等价偶极子分析方法实现反投影。
一种基于分形维数通道选择方法

[发明专利]一种基于脑网络集成与分离的动态图指标的情感识别方法-CN202210517907.X在审
发明人：梁琛;王忠民;张嘉雯;衡霞;张洁;贺炎;范琳;王文浪;张荣 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及情感识别领域，提出一种基于脑网络集成与分离的动态图指标的情感识别方法，用动态图指标作为脑电特征，弥补了静态脑网络的分析无法有效的反应大脑网络结构随时间动态变化的情况这一不足，更好的反映了情感变化过程中大脑各模块之间的关联关系以及单个模块内部连接的变化情况。首先，用滑动时间窗将脑电信号划分为多个时间片，用皮尔逊相关系数计算各通道之间的关联关系，构建脑功能网络；然后，用Louvain算法对脑功能网络进行社区划分，得到脑网络的模块化结构，并在脑网络模块化结构的基础上计算网络属性，包括全局属性、局部属性和模块度，并将每个时间片的特征一起组成脑电信号的动态图指标；最后，将动态图指标作为特征进行情感识别。
一种基于网络集成分离动态指标情感识别方法

[发明专利]一种基于最小生成树脑功能网络的疲劳驾驶检测方法-CN202210517909.9在审
发明人：王忠民;郑镕林;贺炎;张荣;梁琛;范琳;衡霞;张洁;王文浪 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及智能交通和脑电信号分析领域，具体涉及一种基于最小生成树的疲劳驾驶检测方法。包括以下步骤：获取疲劳驾驶脑电数据；对脑电信号进行预处理，去除信号中的噪声；通过计算各通道信号间的锁幅值，构建ALV邻接矩阵；对矩阵进行倒数处理，使用Kruskal算法对倒数矩阵进行处理得到最小生成树邻接矩阵，再根据最小生成树邻接矩阵构建最小生成树脑功能网络；提取脑功能网络特征进行疲劳状态分类识别。本发明的优点是：在脑功能网络构建时避免了阈值选择的问题，脑网络构建过程中阈值过大会导致网络剔除某些有效连接，阈值过小则会导致网络中存在部分虚假连接，该方法通过邻接矩阵直接构建最小生成树脑网络，为疲劳驾驶检测研究提供了新思路。
一种基于最小生成功能网络疲劳驾驶检测方法

[发明专利]一种高血压诊断方法、装置、电子设备及介质-CN202210471982.7在审
发明人：范琳;姚瑞玲;王劲松;张荣;张洁;王文浪;贺炎;横霞;梁琛 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种高血压诊断方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：由样本人员的脉搏数据提取脉搏特征向量；样本人员的脉搏数据打上了用于区分样本人员是否是高血压患者的标签；由样本人员与高血压显著相关的中医体质的得分构建体质特征向量；将样本人员的脉搏特征向量和体质特征融合组成输入特征向量，输入到分类模型并以样本对应的标签进行监督，进行训练，获得训练好的分类模型；将待诊断人员的脉搏特征向量和体质特征融合组成输入特征向量，输入训练好的分类模型中，确定待诊断人员是否为高血压患者。本发明采用融合脉搏和体质特征的特征向量对分类模型训练，最终提高分类模型的准确度。
一种高血压诊断方法装置电子设备介质

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