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基于4D数据表达和3DCNN的运动想象任务解码方法

摘要

本发明公开了基于4D数据表达和3DCNN的运动想象任务解码方法,对原始运动想象脑电信号MI‑EEG进行基线校正和带通滤波处理;将预处理后的MI‑EEG信号从低维头皮空间映射到高维脑皮层空间,获得偶极子源估计;结合偶极子坐标系转换、插值和体积下采样等操作,构建3D偶极子幅值矩阵;在TOI内设置滑窗,将窗内采样时刻对应的3D偶极子幅值矩阵按照采样顺序堆叠为4D偶极子特征矩阵;设计三模块级联结构的三维卷积神经网络3M3DCNN,对4DDFM含有的三维空间位置信息以及一维时间信息的复合特征进行提取和识别,实现运动想象任务解码;本发明避免了ROI的选择带来的大量信息丢失,并省去了时频分析等复杂操作步骤,有效提高了脑电信号的识别效果。

著录项

  • 公开/公告号CN112932503A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN202110058756.1

  • 申请日2021-01-16

  • 分类号A61B5/372(20210101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人沈波

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2023-06-19 11:24:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-05-02

    授权

    发明专利权授予

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