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申请/专利权人：上海零唯一思科技有限公司
申请日：2024-04-03
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296379A
主分类号：G06F18/214
分类号：G06F18/214;G06F18/2131;G06F18/25;G06N3/0455;G06N3/0464;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明实施例提供一种学习脑电通用表征的脑电模型的训练方法及系统。该方法包括：基于神经标记器将不同配置的脑电图数据中脑电信号通道片段量化为神经词表嵌入，利用初始化的神经词典对神经词表嵌入进行替换，得到通用词表嵌入；基于神经解码器确定替换的通用词表嵌入表示大脑潜在神经生理活动的基准振幅与基准相位；将不同配置的脑电图数据输入至预训练的脑电模型，输出掩码预测振幅与预测相位；通过确定的损失函数进行训练，基于预训练的脑电模型以及训练后的神经标记器以及神经解码器学习脑电通用表征。本发明实施例设计的模型可有效处理不同通道和长度的各种脑电图数据集。使其适用于脑电分析中的广泛下游任务。
主权项：1.一种学习脑电通用表征的脑电模型的训练方法，包括：基于神经标记器将不同配置的脑电图数据中脑电信号通道片段量化为神经词表嵌入，利用初始化的神经词典对所述神经词表嵌入进行替换，得到通用词表嵌入；基于神经解码器确定替换的所述通用词表嵌入表示大脑潜在神经生理活动的基准振幅与基准相位；将所述不同配置的脑电图数据输入至预训练的脑电模型，利用所述预训练的脑电模型输出掩码预测的预测词表嵌入，基于所述神经解码器确定预测词表嵌入的傅里叶频谱的预测振幅与预测相位；通过所述神经词表嵌入、所述替换通用词表嵌入、所述基准振幅与基准相位、所述预测振幅与预测相位确定的损失函数对所述神经标记器以及所述神经解码器进行训练，基于预训练的脑电模型以及训练后的神经标记器以及神经解码器学习脑电通用表征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海零唯一思科技有限公司 学习脑电通用表征的脑电模型的训练方法及系统
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