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申请/专利权人：华南师范大学
摘要：本发明涉及一种意识障碍的分类方法，包括：将输入的脑电信号数据、眼电信号数据和睡眠分期结果数据分别转换为数据矩阵；分别对脑电信号数据、眼电信号数据和睡眠分期结果的数据矩阵进行特征提取，得到脑电信号的特征矩阵、眼电信号的特征矩阵和睡眠分期结果的特征矩阵；对脑电信号的特征矩阵和眼电信号的特征矩阵进行多头自注意力机制处理，得到脑电信号和眼电信号的全局时序特征矩阵；对脑电信号和眼电信号的全局时序特征矩阵、以及睡眠分期结果的特征矩阵进行乘法融合并提取时序特征，得到局部时序特征矩阵。与现有技术相比，本发明的分类准确率高。
主权项：1.一种意识障碍的分类方法，其特征在于，包括：S10：将输入的脑电信号数据、眼电信号数据和睡眠分期结果数据分别转换为数据矩阵；S20：分别对脑电信号数据、眼电信号数据和睡眠分期结果的数据矩阵进行特征提取，得到脑电信号的特征矩阵、眼电信号的特征矩阵和睡眠分期结果的特征矩阵；S30：对脑电信号的特征矩阵和眼电信号的特征矩阵进行多头自注意力机制处理，得到脑电信号和眼电信号的全局时序特征矩阵；S40：对脑电信号和眼电信号的全局时序特征矩阵、以及睡眠分期结果的特征矩阵进行乘法融合并提取时序特征，得到局部时序特征矩阵；S50：对局部时序特征矩阵进行特征综合，得到最小意识状态和植物状态的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 意识障碍的分类方法、模型、计算机设备和存储介质
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