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基于脑电图时域数据的精神分裂症辅助诊断分类方法
- 专利权人:
- 上海交通大学
- 发明人:
- 刘海春,潘常春,章敏敏,王宏武,杨根科
- 申请号：
- CN201910140942.2
- 公开号：
- CN109671500A
- 申请日:
- 2019.26.02
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供了一种基于脑电图时域数据的精神分裂症辅助诊断分类方法,该方法利用自发脑电技术,在没有诱导的情况下获得受外界干扰较小的脑电图作为精神分裂症辅助诊断的数据来源。脑电图数据具有较高的时间分辨率特性,将脑电图的时域数据经过划分,类比计算机视觉中的图像数据格式,使用在图像识别领域占有主导地位的卷积神经网络,将其作为基础来实现一种包含加入权重值的改进CNN、线性L2‑SVM分类器和分类结果投票器三个模块的分类算法,解决基于EEG时域数据的精神分裂症的首次发作阶段(First‑Episode Schizophrenia,FES)和健康状态(Health Control,HC)二阶段分类问题,实现基于脑电图数据的精神分裂症辅助诊断。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
