脑电张量模式识别技术与脑机交互康复系统
- 专利权人:
- 上海交通大学
- 发明人:
- 张丽清,刘烨,陈牧尚书
- 申请号：
- CN201810016111.X
- 公开号：
- CN110013248A
- 申请日:
- 2018.08.01
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 一种脑电张量模式识别技术与脑机交互康复系统,包括:信号采集模块、小波变化模块、张量分解模块、数据模式预测模块、特征降维模块和模式分类预测模块,本发明采用高维度的张量分析方法来处理脑电信号,从多模态得到患者的脑电信号特征。在模型训练方面,采用多层深度网络进行训练,运用深度学习训练方法得到鲁棒模型。在康复训练时,在训练时给患者提供反馈信号,让患者直观的通过反馈来调整自己的思维活动。同时,模型在患者康复训练的过程中也逐步微调,根据患者较新的脑电信号数据更新,这样在经过一段时间的磨合后,可以训练出自适应患者的模型,从而更好的帮助患者进行康复训练和治疗恢复。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
