基本信息:
- 专利标题： 一种基于多尺度神经网络和空洞卷积的脑电信号分类方法
- 申请号：CN202110294362.6 申请日：2021-03-19
- 公开(公告)号：CN113011330A 公开(公告)日：2021-06-22
- 发明人： 陈勋 , 高逸凯 , 刘爱萍 , 吴乐 , 梁邓 , 钱若兵 , 张勇东 , 吴枫
- 申请人： 中国科学技术大学
- 申请人地址： 安徽省合肥市包河区金寨路96号
- 专利权人： 中国科学技术大学
- 当前专利权人： 中国科学技术大学
- 当前专利权人地址： 安徽省合肥市包河区金寨路96号
- 代理机构： 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司
- 代理人： 陆丽莉; 何梅生
- 主分类号： G06K9/00
- IPC分类号： G06K9/00 ; G06K9/46 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于多尺度神经网络和空洞卷积的脑电信号分类方法，包括：1对数据集中的原始脑电信号进行预处理，包括通道选择、切片分割；2建立基于多尺度神经网络及空洞卷积的分类模型，初始化网络参数；3设计损失函数，建立分类模型优化目标；4输入数据对网络进行训练，优化网络参数，获得最优分类模型。本发明相对传统方法，能够显著提升脑电信号分类准确率，从而提升脑电信号在医疗等领域中的应用价值。
公开/授权文献:
- CN113011330B 一种基于多尺度神经网络和空洞卷积的脑电信号分类方法 公开/授权日：2022-09-02
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06K | 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理 |
| ------G06K9/00 | 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置 |