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摘要：本发明公开了一种基于EEG的动静态功能脑网络时空拓扑融合方法和装置，属于功能脑网络时空信号分类的技术领域，包括：获取复用划分EEG静息信号片段序列和复用划分连续EEG静息信号片段序列；将复用划分EEG静息信号片段序列输入静态功能连通空间拓扑学习模块中，得到高判别性局部和全局的空间拓扑特征；将复用划分连续EEG静息信号片段序列输入动态功能连通时序学习模块中，得到高判别性时序特征；将高判别性局部和全局的空间拓扑特征以及高判别性时序特征进行拼接，并将拼接结果输入至多层感知机分类层，得到脑认知静息任务分类结果。本发明在探究功能脑网络时，从动态功能连通和静态功能连通两个尺度考虑，充分考虑了大脑活动的时空变化。
主权项：1.一种基于EEG的动静态功能脑网络时空拓扑融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于EEG采集设备采集原始EEG静息信号，并对原始EEG静息信号进行预处理得到EEG静息信号片段序列；S2、对EEG静息信号片段序列进行通道复用和脑区划分处理，得到复用划分EEG静息信号片段序列和由多段1秒片段组成的复用划分连续EEG静息信号片段序列；S3、将复用划分EEG静息信号片段序列输入静态功能连通空间拓扑学习模块中，得到高判别性局部和全局的空间拓扑特征；S4、将复用划分连续EEG静息信号片段序列输入动态功能连通时序学习模块中，得到高判别性时序特征；S5、将高判别性局部和全局的空间拓扑特征以及高判别性时序特征进行拼接，并将拼接结果输入至多层感知机分类层，得到脑认知静息任务分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 基于EEG的动静态功能脑网络时空拓扑融合方法和装置
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