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一种基于经验模态分解的癫痫发作时间段检测系统及方法

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一种基于经验模态分解的癫痫发作时间段检测系统及方法，系统包括脑电信号采集模块A、自适应分解模块B、信息流网络构建模块C、流出信息提取模块D和分类识别模块E，基于这五个模块先采集癫痫患者的发作期和非发作期的多通道脑电信号，利用多元经验模态分解(MEMD)的方法将脑电信号分解为多个IMF分量和余量，通过有向传递函数(DTF)计算不同脑区之间的信息流强度，以此作为脑电特征值输入到代价敏感支持向量机(CSVM)中，用于区分癫痫发作期和非发作期的信号，多元经验模态分解(MEMD)是一种自适应信号时频处理方法，能同时对多通道数据进行自适应分解，适合于分析具有高度相关性和非平稳性的脑电信号，可以增强定位脑电信号的频率信息的准确性。

著录项

公开/公告号CN113768464A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-12-10

原文格式PDF
申请/专利权人西安交通大学;
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申请/专利号CN202110961989.2
发明设计人王刚;李雯;徐嘉阳;杨婷婷;盛多铮;
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申请日2021-08-20
分类号A61B5/00(20060101);A61B5/372(20210101);G16H50/20(20180101);G06K9/62(20060101);
代理机构61215 西安智大知识产权代理事务所;
代理人弋才富
地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号
入库时间 2023-06-19 13:41:59

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-10-31

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):A61B 5/00 专利申请号:2021109619892 申请公布日:20211210

发明专利申请公布后的驳回

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1. 一种基于经验模态分解的癫痫发作时间段检测系统及方法 [P] . 中国专利： CN113768464A . 2021-12-10
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