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[发明专利]去除脑电信号中眼电伪迹的方法、装置、设备及存储介质-CN201810241486.6在审
发明人：张玉楼;蔚鹏飞;王立平 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2018-03-22 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明公开了一种去除脑电信号中眼电伪迹的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：对采集的多通道脑电信号进行独立分量分解，得到多个独立分量；对所述多个独立分量进行去噪处理；计算去噪后的多个独立分量的样本熵；根据每个独立分量的样本熵，确定脑电独立分量和含有眼电伪迹的独立分量；对含有眼电伪迹的独立分量，去除眼电伪迹；将去除眼电伪迹的独立分量和脑电独立分量进行重构，得到去除眼电伪迹的脑电信号。本发明不再依赖人工凭借经验去除眼电伪迹，可以自动识别眼电伪迹并去除，而且在得到独立分量后先进行去噪处理，从而得到的脑电信号更加纯净、更加准确。
独立分量眼电伪迹去除脑电信号去噪存储介质脑电样本自动识别多通道重构采集分解

[发明专利]一种去除脑电信号中眼电伪迹的方法-CN201510043959.8有效
发明人：王刚;滕超淋;闫相国;任都甜 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2015-01-28 - 公布日： 2017-04-19 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：一种去除脑电信号中眼电伪迹的方法，结合ICA和MEMD这两种方法，MEMD从脑电信号中完全提取出眼电伪迹，并且保留了部分脑电信息，这样去除眼电的时候，避免了部分脑电信息的损失；ICA从脑电信号中分离出来眼电伪迹，通过计算独立分量的四阶累积量判定伪迹，然后去除眼电；本发明的优势用于眼电伪迹的去除，不仅能够自动识别眼电伪迹并将其去除，同时保留了大量脑电信息，为脑电去噪提供了一种新思路；该方法不仅能够有效地去除眼电伪迹，而且保留了大量有用的脑电信息，通过与单独的ICA方法进行对比，结果表明IMEMD方法去噪效果更好，能够进一步提高信号信噪比和减少信号均方误差。
一种去除电信号中眼电伪迹方法

[发明专利]一种心电伪迹信号去除方法及装置-CN202010676579.9有效
发明人：李毅;朱涛;罗伟 -专利权人：武汉中旗生物医疗电子有限公司
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： A61B5/346 文献下载
摘要：本发明涉及心电信号处理技术领域，公开了一种心电伪迹信号去除方法，包括以下步骤：S1、采集原始心电信号，识别所述原始心电信号上的特征点；S2、根据所述特征点进行拟合得到伪迹信号，利用所述原始心电信号减去所述伪迹信号得到去伪迹后的心电信号；S3、判断去伪迹后的心电信号的质量参数是否满足预设条件，如果是，则转S4，否则对所述特征点进行修正，然后转S2；S4、以原始心电信号作为输入，以去伪迹后的心电信号作为标签，送入神经网络进行训练，得到伪迹去除模型；S5、根据所述伪迹去除模型对待处理心电信号进行伪迹去除。本发明具有伪迹去除后不会导致信号失真，且伪迹去除精度高的技术效果。
一种心电伪迹信号去除方法装置

[发明专利]一种电生理信号的去伪迹方法-CN202210711740.0在审
发明人：赖欣怡;陳右穎;余晓;陈柏維;何婷婷;王海铭 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种电生理信号的去伪迹方法：(1)记录被测试对象一边产生神经活动一边在磁共振成像仪内进行扫描时所录制的原始电生理信号；(2)将原始电生理信号进行周期分段，得到复数段含周期性噪音的原始电生理信号段；(3)对含周期性噪音的原始电生理信号段进行预处理得到第一阶段去伪迹后电生理信号。本发明提供的电生理信号的去伪迹方法能够去除功能性磁共振成像(fMRI)扫描同时记录的电生理讯号中射频脉冲和梯度变化造成的噪音，能让侦测到的电生理信号更加清晰并易于判读。
一种生理信号去伪迹方法

[发明专利]一种基于多模块神经网络的脑电信号伪迹去除方法-CN202310198897.2在审
发明人：吴靖;戴国骏;金诚怀;张伟;曾虹 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模块神经网络的脑电信号伪迹去除方法。本发明包括如下步骤：1：数据获取；2：数据处理；3：基于多模块神经网络的脑电信号伪迹去除算法；4：通过评价指标衡量算法。本发明使用了Inception模块，包含了不同尺度卷积核大小的卷积层，可同时提取脑电信号不同维度的特征；每个分离模块都可以去提取纯净脑电特征和伪迹特征，该模块可以提取纯净脑电信号和伪迹信号之间的共同特征和不同特征，增加提取伪迹信号的计算单元数量，更好的去区分纯净脑电信号和伪迹信号，同时分离模块之间采用残差连接，有利于提升整个模型的计算性能。采用了多模块并联结构，多个去噪模块通过不断去除前向传播中的伪影来净化有噪声的输入脑电信号。
一种基于模块神经网络电信号去除方法

[发明专利]一种多导联脑电信号的眼电伪迹去除方法-CN201610914642.1在审
发明人：王永;岳宗田 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2016-10-20 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明涉及一种多导联脑电信号的眼电伪迹去除方法，属于脑电信号预处理技术领域。在该方法中，结合ICA算法和离散正交S变换方法，ICA算法将原始脑电信号分解成若干个独立分量，通过计算每个独立分量的分形维数值来判定伪迹，并对伪迹分量进行离散正交S变换；在阈值的选定中采用最大类间方差法来得到最优阈值，从而进行软阈值去噪。本方法不仅能够有效地去除眼电伪迹，而且可以避免过度去噪造成的有用信号损失，通过与单独的ICA算法、ICA与S变换结合的算法相对比，结果表明本方法不但去造效果更好，而且可以大大降低计算复杂度，避免了过度去噪
一种多导联脑电信号眼电伪迹去除方法

[发明专利]一种同步EEG-fMRI的在线去伪迹方法-CN201811104443.X有效
发明人：于承鑫;俞祝良;顾正晖;李远清 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种同步EEG‑fMRI的在线去伪迹方法，包括步骤：1)对脑电信号高通滤波；2)对滤波后的信号上采样，并对脑电信号与MRI设备发出的标记进行同步；3)得到带有残留伪迹的信号Sr；4)信号Sr中有残留的梯度伪迹，构造梯度伪迹模板去噪及PCA去噪，得梯度伪迹消除的信号Sc进行QRS峰检测；6)将ECG按周期的不同进行K均值聚类；7)对每种EEG信号按时间顺序进行重新整合成m段EEG信号，对这m段EEG信号进行OBS处理；8)按原信号的时间顺序进行重构脑电信号，得除去心电伪迹后的本发明可以在扫描采集fMRI图像的同时采集脑电信号，通过去噪算法对伪迹进行实时的去除，得到信噪比较高的脑电信号。
一种同步 eeg fmri 在线去伪迹方法

[发明专利]一种同步EEG-fMRI数据采集中核磁伪迹的在线去除方法-CN202110286597.0有效
发明人：张剑豪;俞祝良;于晓婧 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-17 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种同步EEG‑fMRI数据采集中核磁伪迹的在线去除方法，1)对采集到的含噪声的脑电信号通过设计好参数的低通滤波器滤除脉冲伪迹；2)对步骤1)中滤波后的信号进行上采样，并对脑电信号与fMRIh；3)由于脑电信号是随机信号，梯度噪声则以一个切片扫描时间T为周期，每个周期内该噪声的形状相似，因此以N个切片的来构造一个滑动窗口来构造梯度噪声模板，本发明所使用的自适应SVD去噪，考虑了心电伪迹的形态特征，更好地提高了采集信号的信噪比；本发明所使用的去噪方法在心电伪迹的去除上相比于使用基于PCA的OBS去噪，去除伪迹的同时更好地保留了有效的脑电信号，具有更高的准确率。
一种同步 eeg fmri 数据集中核磁伪迹在线去除方法

[发明专利]一种去除脑电信号中伪迹信号的方法-CN201710434861.4有效
发明人：张昇欢;贺超;李育高;黄志毅;尼尔·麦克纳顿 -专利权人：深圳创达云睿智能科技有限公司
申请日： 2017-06-10 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明公开了一种去除脑电信号中伪迹信号的方法，包括如下步骤：步骤一，采集脑电信号，所述采集到的脑电信号中含有伪迹信号；步骤二，检出脑电信号中含有伪迹信号的脑电信号段；步骤三，对前述检出的脑电信号段进行平滑处理，以得到含有伪迹信号的平滑信号段；步骤四，根据所述脑电信号段和所述平滑信号段进行差分，以得到时域上的去伪迹的脑电信号。步骤五，截取所述脑电信号段前后两端的不带伪迹信号的脑电信号为净信号；步骤六，根据截取的净信号的低频部分确定所述去伪迹的脑电信号的低频部分，并根据所述估计出的去伪迹的脑电信号的低频部分和该去伪迹的脑电信号的中高频部分得到频域上的去伪迹的脑电信号
一种去除电信号中伪迹信号方法

[发明专利]基于ICA和异常值检测的脑电伪迹去除方法、系统及设备-CN202211690128.6在审
发明人：李易霖;计樱莹;孙杨帆;王欣欣;周彪 -专利权人：无锡市精神卫生中心;无锡市中心康复医院;江南大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于ICA和异常值检测的脑电伪迹去除方法、系统及设备，该方法包括实时选取含伪迹的EEG信号；对所述含伪迹的EEG信号进行处理；对处理后的EEG信号进行处理，分解生成N个独立的估计源信号；计算各独立的估计源信号的峰态系数，设定峰态系数的阈值；根据设定的峰态系数阈值判断各独立的估计源信号是否为伪迹源，如果是，检测伪迹源中的异常数据，并对异常数据进行处理；如果不是，得到剩余的原信号；将处理后的伪迹源和剩余的源信号重构，得到去伪迹后的脑电信号。本发明脑迹去除方法复杂度低、精确度高以及鲁棒性好。
基于 ica 异常检测脑电伪迹去除方法系统设备

[发明专利]一种基于静息态脑电数据的性别分类方法-CN201910701025.7有效
发明人：何良华;任强 -专利权人：同济大学
申请日： 2019-07-31 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于静息态脑电数据的性别分类方法，包括以下步骤：S1、采集各性别对应的原始静息态脑电数据；S2、对原始静息态脑电数据进行预处理，得到去除伪迹的静息态脑电数据；S3、重新组合去伪迹的静息态脑电数据；S4、构建卷积神经网络，并将去除伪迹的重组静息态脑电数据输入给卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练和测试，得到训练好的卷积神经网络；S5、由训练好的卷积神经网络对实际静息态脑电数据进行分类。与现有技术相比，本发明将静息态脑电数据进行去伪迹和重组，基于大脑功能性连接的特征，通过卷积神经网络进行特征提取及分析，不仅降低了脑电数据预处理的复杂性，也解决了针对脑电数据无法选择合适模型的问题。
一种基于静息态脑电数据性别分类方法

[发明专利]体动伪迹信号的检测方法以及装置-CN202210613537.X有效
发明人：张涵;曾启正;叶颂斌;朱玮玮;高佳宁;庞志强 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种体动伪迹信号的检测方法以及装置，该方法包括：获取待检测的生命体征信号；对待检测的生命体征信号分别进行分窗操作和去均值操作，获得若干个生命体征信号片段和去均值后的生命体征信号；根据若干个生命体征信号片段以及预设的体动伪迹信号检测模型，获得第一体动伪迹信号检测结果；根据去均值后的生命体征信号计算全局标准差和局部标准差，根据全局标准差、局部标准差、预设的全局阈值以及预设的局部阈值，获得第二体动伪迹信号检测结果；将第一体动伪迹信号检测结果和第二体动伪迹信号检测结果进行融合，根据融合后的体动伪迹信号检测结果获得体动伪迹信号，从而提高了获取体动伪迹信号的精度。
体动伪迹信号检测方法以及装置

[发明专利]一种去除脑电信号噪声伪迹的方法-CN201810622937.0有效
发明人：郝矿荣;张宪法;蔡欣;唐雪嵩 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-06-15 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明涉及一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，其步骤如下：首先对经去噪处理的脑电信号进行独立分量分离，然后选择出含有伪迹的独立分量，最后对不含有伪迹的独立分量进行重构获得去除噪声伪迹后的脑电信号，其中独立分量分离基于改进的五阶FastICA算法，改进之处在于利用改进的更新公式进行更新的独立分量的分离向量和松弛因子，含有伪迹的独立分量是基于多域的自适应阈值信号选择方法进行选择。本发明的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法，不仅能够自动识别多种眼电伪迹并进行去除，还能够保留大量的脑电信息，能够较好地提高脑电信号的信噪比以及减少信号的均方误差。
一种去除电信号噪声方法

[发明专利]一种自适应滤除表面肌电信号电刺激伪迹的在线方法-CN201810027796.8有效
发明人：李玉榕;杜民;陈军 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-01-11 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： A61B5/389 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应滤除表面肌电信号电刺激伪迹的在线方法，包括步骤：1）利用亚阈值刺激采集纯电刺激伪迹，对纯电刺激伪迹的放电部分进行在线建模，得到滤波模；2）对每一个电刺激产生的肌电信号，以电刺激的脉冲信号作为滤波器的起始信号，在电刺激伪迹的脉冲阶段使用屏蔽滤波，屏蔽至电刺激伪迹的负向脉冲尖峰；3）屏蔽结束后，利用滤波模板计算伪迹估计值，并从采集的肌电信号中扣除该伪迹估计值，滤除伪迹放电部分，直到下一个电刺激脉冲开始。本发明利用混合滤波方法能够有效滤除电刺激伪迹，实时去除肌电信号中的电刺激伪迹，且不会使肌肉电信号失真。
一种自适应表面电信号刺激在线方法

[发明专利]一种脑电信号中眼电伪迹的去除方法-CN200910058206.9无效
发明人：刘铁军;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2009-01-21 - 公布日： 2009-07-08 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：一种脑电信号中眼电伪迹的去除方法，属于生物信息技术领域，涉及脑电信号采集与预处理技术，主要应用于脑电信号获取的预处理过程中。包括：对含有眼电伪迹的脑电数据进行主成分分析；确定眼电伪迹成分，并对伪迹成分的时域波形进行1～8Hz的滤波；结合回归算法，利用伪迹成分的时域波形计算眼电成分在各个电极处的衰减因子；利用衰减因子校正眼电伪迹成分的空间分布；利用校正后的伪迹成分的空间分布，去除眼电伪迹。本发明解决了传统的基于主成分分解的眼电伪迹去除方法中主成分分解不完全，分解出的眼电伪迹成分中将含有脑电成分的问题。由于衰减因子的校正作用，将会使每个含有眼电的成分更加容易识别。
一种电信号中眼电伪迹去除方法

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