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基于稀疏低秩张量分解的抑郁症脑电分析方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 何韦聪,金可滢,黄金诚,张卷卷,高云园
- 申请号：
- CN202110660709.4
- 公开号：
- CN113349795A
- 申请日:
- 2021.06.15
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开一种基于稀疏低秩张量分解的抑郁症脑电分析方法。具体步骤为，首先采用复Morlet小波变换提取脑电信号时频特征，并按照通道顺序将其构造为样本张量；其次，根据样本张量低秩、稀疏的特点，提出SLraTucker分解提取样本张量的多域特征，对抑郁症患者(MDDs)和正常对照组(HCs)两类人群进行分类识别。为进一步研究两类人群在受到不同情绪刺激时活跃脑区的异同，本发明对两类人群的静态与动态活跃脑区差异进行分析。本实验提出的SLraTucker分解方法能够有效提取脑电信号中的多域特征，并准确、客观地对抑郁症做出诊断、分析，使患者或医生更好了解病情并及时的治疗或预防。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
