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申请/专利权人：四川轻化工大学
摘要：本发明属于脑电信号分析技术领域，公开了基于脑电图组合特征的精神分裂症分析方法及系统，包括：获取多通道脑电图数据，进行预处理；分别对预处理后的脑电图数据进行微状态参数计算和经验模态分解，获第一特征参数信息和第二特征参数信息；对第一特征参数信息和所述第二特征参数信息进行K‑W检验，获第一特征矩阵和第二特征矩阵，组成组合特征矩阵；将组合特征矩阵放入神经网络模型中进行训练，得模型评估指标，将模型评估指标的数值进行最优参数比较，得最优权重参数。通过两种特征提取方法将脑电图时频域特征和微状态特征结合，有效提高对精神分裂症脑电图分析的精度和特异性，为其早期诊断、病程划分、康复情况判断等提供客观生物信号依据。
主权项：1.基于脑电图组合特征的精神分裂症分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取多通道脑电图数据，并对所述脑电图数据进行预处理；S2，对预处理后的脑电图数据进行微状态参数计算分析处理，获得第一特征参数信息，以及对预处理后的脑电图数据进行经验模态分解分析处理，获得第二特征参数信息；S3，分别对所述第一特征参数信息和所述第二特征参数信息进行K-W检验处理，获得第一特征矩阵和第二特征矩阵，并将所述第一特征矩阵和第二特征矩阵组成组合特征矩阵；S4，将所述组合特征矩阵放入神经网络模型中进行训练，得到模型评估指标，将所述模型评估指标的数值进行最优参数比较，得到最优权重参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川轻化工大学 基于脑电图组合特征的精神分裂症分析方法及系统
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