申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院);济南忠健医疗科技有限公司

申请日：2023-10-19

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117725471A

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;A61B5/369;A61B5/00;G06F18/10;G06F18/2134;G06F18/214;G06N3/0475;G06N3/094;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明涉及一种基于脑电信号的疼痛识别方法及系统，包括以下步骤：获取脑电信号并预处理，提取预处理后的信号中的时频域特征；根据不同脑电信号采集区域对应的通道，将预处理后信号中的时频域特征作为真实数据，基于真实数据的噪声分布生成随机样本作为生成数据，基于损失函数计算真实数据和生成数据分布之间的差异，利用生成对抗网络对数据进行增强，确定生成对抗网络中损失与梯度惩罚之间的权重；根据增强后的数据，生成对抗网络中损失与梯度惩罚之间的权重，以及时频域特征中高频分量对应的功率谱密度特征，选择分类模型并训练，基于训练完毕的模型输出疼痛分类结果。

主权项：1.一种基于脑电信号的疼痛识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取脑电信号并预处理，提取预处理后的信号中的时频域特征；根据不同脑电信号采集区域对应的通道，将预处理后信号中的时频域特征作为真实数据，基于真实数据的噪声分布生成随机样本作为生成数据，基于损失函数计算真实数据和生成数据分布之间的差异，利用生成对抗网络对数据进行增强，确定生成对抗网络中损失与梯度惩罚之间的权重；根据增强后的数据，生成对抗网络中损失与梯度惩罚之间的权重，以及时频域特征中高频分量对应的功率谱密度特征，选择分类模型并训练，基于训练完毕的模型输出疼痛分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院);济南忠健医疗科技有限公司 一种基于脑电信号的疼痛识别方法及系统

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