基本信息:
- 专利标题： 基于深度学习的实时脑疲劳监测装置及数据处理方法
- 申请号：CN202210114279.0 申请日：2022-01-30
- 公开(公告)号：CN114652326B 公开(公告)日：2024-06-14
- 发明人： 宋北大 , 孙彪 , 马超 , 高忠科 , 马文庆 , 刘勇 , 赵思思 , 吴威
- 申请人： 天津大学 , 天津富瑞隆金属制品有限公司
- 申请人地址： 天津市南开区卫津路92号
- 专利权人： 天津大学,天津富瑞隆金属制品有限公司
- 当前专利权人： 天津大学,天津富瑞隆金属制品有限公司
- 当前专利权人地址： 天津市南开区卫津路92号
- 代理机构： 天津市北洋有限责任专利代理事务所
- 代理人： 李丽萍
- 主分类号： A61B5/369
- IPC分类号： A61B5/369 ; A61B5/372 ; A61B5/1455 ; G06F18/10 ; G06F18/213 ; G06F18/24 ; G06N3/0464 ; G06N3/048 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于深度学习的实时脑疲劳监测装置和数据处理方法，采用一种具有高度的集成性，同时通过一根弹性软带环绕在头上的便携式的前额可穿戴装置，实时采集大脑前额叶的血氧信号，实时地显示当前脑功能活动地形图，对数据进行预处理，包括去运动伪影、滑动平均和巴特沃斯带通滤波处理和修正的朗伯‑比尔定律，通过数据预处理得到氧合血红浓度变化量数据和脱氧血红蛋白浓度变化量数据；对预处理后数据使用基于深度学习的CNN算法对采集到的大脑前额叶的血氧信号进行数据分析和数据分类，对预处理后的数据进行的是四分类脑疲劳识别任务，分类标签分别为：轻度疲劳、重度疲劳、放松、专注，最终得到被测对象的脑疲劳状态。
公开/授权文献:
- CN114652326A 基于深度学习的实时脑疲劳监测装置及数据处理方法 公开/授权日：2022-06-24
IPC结构图谱:
| A | 人类生活必需 |
| --A61 | 医学或兽医学；卫生学 |
| ----A61B | 诊断；外科；鉴定 |
| ------A61B5/00 | 用于诊断目的的测量；人的辨识 |
| --------A61B5/24 | .测量、检测或记录人体或其各部位的生物电或生物磁信号 |
| ----------A61B5/242 | ..测量生物磁场，例如，由生物电流产生的电磁场 |
| ------------A61B5/369 | ...脑电图 |