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专利名称:基于多尺度连通性特征和元迁移学习的脑电情绪分类方法

专利申请号202110299833.2
申请日2021.03.22
公开(公告)号CN113057657A
公开(公告)日2021.07.02
主分类号A61B5/377
分案原申请号
分类号A61B5/377 A61B5/372 A61B5/16
优先权
申请(专利权)人华南理工大学;中山市华南理工大学现代产业技术研究院
地址510640 广东省广州市天河区五山路381号
发明(设计)人舒琳;李晋宇;徐向民
国际申请
国际公布
进入国家阶段日期
专利代理机构广州市华学知识产权代理有限公司 44245
代理人林梅繁
专利类型发明专利
摘要本发明公开了基于多尺度连通性特征和元迁移学习的脑电情绪分类方法。包括:采集诱发态下的32导联脑电信号;对脑电信号进行预处理,以滑动窗口的方式进行切分;根据每个窗口的脑电信号计算锁相值矩阵;构建多尺度残差网络;利用元迁移学习的框架训练多尺度残差网络,消除脑电的个体差异性;将锁相值矩阵输入到多尺度残差网络进行情绪分类。本发明通过多尺度残差网络,可以充分挖掘脑电的连通性特征,探讨连通性特征与情绪状态之间的关系,捕捉不同人脑区域的情感交互;本发明通过元迁移学习的框架,可以有效地缓解了跨被试场景下的脑电个体差异大的问题。
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