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一种基于EcoG癫痫神经信号的解码方法和云端解码系统
- 专利权人:
- 天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心)
- 发明人:
- 秦迎梅,门聪,赵佳,车艳秋,韩春晓,薛彬
- 申请号：
- CN201910049383.4
- 公开号：
- CN109924974A
- 申请日:
- 2019.18.01
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于EcoG癫痫神经信号的解码方法和云端解码系统,所述解码方法,包括以下步骤:步骤1,提取原始颞叶EcoG时间序列信号,对其进行低通滤波后,检测和计算放电峰值,然后提取放电峰值附近的放电信号波形;步骤2,基于Haar小波分析方法,提取步骤1中所述的放电信号波形的小波系数作为特征;步骤3,基于SVM模型,对采集到的小波系数特征进行学习模型训练,再利用该学习模型进行预测,步骤4,返回模型预测结果。本发明可在智能医疗装置在采集到病人EcoG信号后,可通过网络api,访问该云端部署的癫痫EcoG识别模型,上传病人准实时EcoG信息,获取返回的分类结果。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
