申请/专利权人：上海术理智能科技有限公司

申请日：2023-11-16

公开（公告）日：2024-02-20

公开（公告）号：CN117574248A

主分类号：G06F18/2411

分类号：G06F18/2411;G06F18/214;G16H20/40;A61B5/372;A61B5/026;A61B5/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于EEG和fNIRS复合信号的运动想象分类方法，使用整合EEG通道和fNIRS通道的设备采集EEG信号和fNIRS信号，进行数据预处理；通过最优起始点对预处理后的EEG信号和fNIRS信号进行信号对齐，得到EEG和fNIRS复合信号；按照引导范式执行运动想象得到历史EEG和fNIRS复合信号作为训练集训练分类模型；按照引导范式执行运动想象计算实时EEG和fNIRS复合信号，使用训练好的分类模型对实时EEG和fNIRS复合信号进行预测。本发明结合EEG和fNIRS两类信号优点，通过优选特定的时间起点将EEG和fNIRs信号对齐，采用对齐后的信号进行分类预测，进而在信号中体现神经血管耦合机制，提高分类性能。

主权项：1.一种基于EEG和fNIRS复合信号的运动想象分类方法，其特征在于，包括步骤：使用整合EEG通道和fNIRS通道的信号采集设备采集EEG信号和fNIRS信号；对采集的EEG信号和fNIRS信号进行数据预处理；通过最优起始点对预处理后的EEG信号和fNIRS信号进行信号对齐，得到EEG和fNIRS复合信号；训练阶段，按照引导范式执行运动想象得到EEG信号和fNIRS信号数据集，得到历史EEG和fNIRS复合信号作为训练集训练分类模型；预测阶段，按照引导范式执行运动想象实时采集EEG信号和fNIRS信号，得到实时EEG和fNIRS复合信号，使用训练好的分类模型对实时EEG和fNIRS复合信号进行分类预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海术理智能科技有限公司 一种基于EEG和fNIRS复合信号的运动想象分类方法

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