[00901647]一种基于多通道脑电信号的BECT棘波智能检测方法
交易价格:
面议
所属行业:
医疗器械
类型:
发明专利
技术成熟度:
正在研发
专利所属地:中国
专利号:CN202010404580.6
交易方式:
其他
联系人:
所在地:浙江杭州市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明提供了一种基于多通道脑电信号的BECT棘波智能检测方法,包括以下步骤:(1)脑电信号(EEG)采集,建立实验数据库;(2)数据预处理:对采集到的原始EEG数据进行带通滤波得到标准EEG信号;(3)进行候选棘波检测,使用筛选后的类中心作为新模板进行自适应模板匹配,将所有的匹配结果相加得到候选棘波。(4)消除误检棘波:首先根据AV通道的候选检测结果确定每个候选棘波的两个相关BP通道,然后剔除掉两个相关BP通道上无“针锋相对”现象的候选棘波。(5)棘波特征提取:在消除误检棘波后,计算每个通道的10个特征;(6)随机森林分类:以提取的棘波特征为特征向量训练随机森林分类模型;将待分析的脑电信号棘波特征输入随机森林模型内获得BECT棘波检测结果。
本发明提供了一种基于多通道脑电信号的BECT棘波智能检测方法,包括以下步骤:(1)脑电信号(EEG)采集,建立实验数据库;(2)数据预处理:对采集到的原始EEG数据进行带通滤波得到标准EEG信号;(3)进行候选棘波检测,使用筛选后的类中心作为新模板进行自适应模板匹配,将所有的匹配结果相加得到候选棘波。(4)消除误检棘波:首先根据AV通道的候选检测结果确定每个候选棘波的两个相关BP通道,然后剔除掉两个相关BP通道上无“针锋相对”现象的候选棘波。(5)棘波特征提取:在消除误检棘波后,计算每个通道的10个特征;(6)随机森林分类:以提取的棘波特征为特征向量训练随机森林分类模型;将待分析的脑电信号棘波特征输入随机森林模型内获得BECT棘波检测结果。