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DEEP LEARNING-BASED EEG FEATURE NORMALIZATION SYSTEM AND METHOD

机译:基于深度学习的EEG功能归一化系统和方法

摘要

The present invention relates to a system and method for normalizing EEG features based on deep learning, wherein the EEG feature detector learns the EEG measured from the user based on deep learning to detect the EEG feature, and the resting EEG remover is detected It removes the EEG in the resting state from the EEG feature, and the EEG feature normalization unit includes an EEG feature normalizer that normalizes the EEG feature from which the EEG in the resting state has been removed. Analysis can be provided to improve analysis efficiency.
机译:本发明涉及一种基于深度学习的EEG特征来归一化EEG特征的系统和方法,其中基于深度学习来检测EEG特征的EEG特征检测器从用户测量的EEG,并且检测到静止的EEG卸液器将其移除其消除 从EEG特征的静止状态下的EEG,并且EEG特征归一化单元包括EEG特征标准化器,其归一化静止状态的EEG特征已被删除。 可以提供分析以提高分析效率。

著录项

  • 公开/公告号KR102285546B1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号KR1020210004723

  • 发明设计人 김성은;

    申请日2021-01-13

  • 分类号A61B5/372;A61B5;A61B5/16;G16H50/20;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 20:27:07

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