申请/专利权人：齐齐哈尔医学院

申请日：2023-12-05

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117653109A

主分类号：A61B5/16

分类号：A61B5/16;A61B5/372;A61B5/00;G16H50/30;G06F18/213;G06F18/241;G06F18/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于脑电特征的用户强迫状态预警方法、系统及存储介质，涉及强迫状态检测技术领域。首先获取用户静息态脑电信号，使用预设脑电特征提取模型得到用户脑电特征；采集不同种类脑电信号样本，得到若干脑电信号子集；提取各脑电信号子集的代表性脑电特征；将用户脑电特征与各个代表性脑电特征进行相似度计算，并确定出最大相似度对应的脑电信号子集；依据最大相似度的代表性脑电特征对应的脑电信号子集所属的类别，判定用户是否处于强迫状态并进行报警。本发明可以判断用户是否处于强迫状态，还可以判断用户为健康用户还是异常人员；通过计算每个子集的代表性脑电特征，充分反应该类用户的特点，使得最终的计算判断结果更加科学准确。

主权项：1.一种基于脑电特征的用户强迫状态预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取用户预设时间步长内的静息态脑电信号；步骤2、使用预先构建并训练好的脑电特征提取模型，对用户的静息态脑电信号进行特征提取，得到用户脑电特征；步骤3、依据人员类别和人员状态，采集不同种类脑电信号样本，得到若干个不同种类脑电信号子集，共同构成脑电信号集；步骤4、提取脑电信号集中各个脑电信号子集对应的代表性脑电特征，存储于特征数据库中；步骤5、将所述用户脑电特征与特征数据库中存储的各个代表性脑电特征进行相似度计算，并确定出最大相似度的代表性脑电特征对应的脑电信号子集；步骤6、依据最大相似度的代表性脑电特征对应的脑电信号子集所属的类别，判定用户是否处于强迫状态并进行报警。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 齐齐哈尔医学院 一种基于脑电特征的用户强迫状态预警方法、系统及存储介质

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