基于人脑特征图谱的脑活动状态识别方法
- 专利权人:
- 江苏海洋大学
- 发明人:
- 王倪传,殷智超,颜虹杰
- 申请号：
- CN201910950148.4
- 公开号：
- CN110604572A
- 申请日:
- 2019.08.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了基于人脑特征图谱的脑活动状态识别方法,包含以下步骤:对人脑功能磁共振信号提取多种人脑功能特征图谱,形成多视角脑活动特征描述集;基于多通道三维卷积神经网络模型与多视角脑活动特征描述集生成融合型多视角脑特征图谱集;基于融合型多视角脑特征图谱集,训练三维全连接深度神经网络模型,获得脑状态分类模型并对测试样本分类。本发明通过提取功能磁共振信号的多种脑功能特征图谱,获得功能磁共振混合信号的多视角脑活动特征描述集,进而训练多通道三维卷积神经网络模型生成有效的融合型多视角脑特征图谱集,最后训练三维全连接深度神经网络脑状态分类模型对新样本进行识别,从而达到精确识别脑状态的目的。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
