基于多尺度脑电特征融合的脑电信号分析方法及设备

专利简介 该专利聚焦EEG方向，围绕“基于多尺度脑电特征融合的脑电信号分析方法及设备”建立技术方案，用于支撑小舟科技在相关场景下的算法、采集或交互能力沉淀。核心内容包括：本申请公开一种基于多尺度脑电特征融合的脑电信号分析方法及设备，通过根据人脑脑区分布知识，将原始脑电信号处理后的脑电目标信号划分为包含各脑区对应的脑电目标信号的多个区域；将预训练的心理状态评估模型对应的计算单元划分为多个… ## 基本信息 - 专利号：CN118551340B - 申请日期：2024-07-30 - 公开/授权日期：2024-10-15 - 申请人：小舟科技有限公司 - 发明人：李越 - 主题标签：EEG ## 摘要 本申请公开一种基于多尺度脑电特征融合的脑电信号分析方法及设备，通过根据人脑脑区分布知识，将原始脑电信号处理后的脑电目标信号划分为包含各脑区对应的脑电目标信号的多个区域；将预训练的心理状态评估模型对应的计算单元划分为多个计算子单元；在多个脑区中确定关键脑区，通过关键脑区对应的关键区域对应的计算子单元构建第一脑电特征序列；基于局部相关性分析法获取关键脑区对应的边缘局部特征，以优化关键脑区对应的计算子单元的权重参数；调整计算子单元的滑动窗口时间长度和位置，构建第二脑电特征序列；分别将第一脑电特征序列和第二脑电特征序列输入心理状态评估模型，获取第一脑电状态和第二脑电状态，完成对原始脑电信号的分析。 ## 来源链接 - 专利页面：https://patents.google.com/patent/CN118551340B/zh - PDF：https://patentimages.storage.googleapis.com/87/bc/71/925c792372ed4e/CN118551340B.pdf