[发明专利]基于逐步信息流和去冗余的脑网络分析方法在审

专利信息
申请号: 202310888135.5 申请日: 2023-07-19
公开(公告)号: CN116919421A 公开(公告)日: 2023-10-24
发明(设计)人: 孙婕;郭羽翔;牛焱;董艳青;武旭斌;薛家玥;相洁 申请(专利权)人: 太原理工大学
主分类号: A61B5/369 分类号: A61B5/369;A61B5/372;A61B5/00;G06F18/20;G06F17/16;G06F17/13
代理公司: 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51304 代理人: 何健雄
地址: 030024 山西*** 国省代码: 山西;14
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 发明公开一种基于逐步信息流和去冗余的脑网络分析方法,属于图像分析领域;解决了单纯的建网方式无法反应特定区域之间在不同级别的信息流传播过程、一些边在不同的高阶邻接矩阵中的重复存在导致的信息冗余等问题。主要通过逐步化过程捕捉到连接水平上电极之间的相互作用,利用去冗余模块消除各阶矩阵之间的冗余信息。最终成功捕捉癫痫传播路径,为难治性癫痫患者手术切除提供了参考价值。
搜索关键词: 基于 逐步 信息 冗余 网络分析 方法
【主权项】:
暂无信息
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  • 一种跨模态手部动作评估方法,包括获取多通道运动执行脑肌电信号并对脑肌电信号进行预处理;通过脑电独立分量分析和皮层肌肉相干性分析提取出动作相关脑电信号;脑电源成像,对脑电信号进行计算以求得其在脑电源空间的映射,并根据Brodmann分区计算各脑区活动分布;通过动态图卷积神经网络建立源空间动作相关脑电与动作模式的关系模型,提取脑电时间序列特征和脑电位置空间特征;建立源空间动作相关脑电信号和肌电信号之间的信息融合模型完成四种动作模式的识别;本发明对脑肌电信号两种模态信号进行分析,利用融合信息模型进行识别分类,降低了脑电信号数据量,提高了分析准确率,提高了计算效率和分类精度。
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