申请/专利权人：天津大学

申请日：2021-12-17

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN114246594B

主分类号：A61B5/369

分类号：A61B5/369;A61B5/00;G06N3/045;G06N3/044;G06N3/096

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2022.04.15#实质审查的生效;2022.03.29#公开

摘要：本申请关于一种脑电信号处理方法、背景脑电预测模型的训练方法及装置。其中该方法包括，获取脑电信号，并对所述脑电信号进行预处理；将预处理后的所述脑电信号输入至预先训练的背景脑电预测模型，预测所述脑电信号的背景脑电信号；基于所述背景脑电信号，抑制所述脑电信号中的背景脑电信号，得到高质量脑电信号；对所述高质量脑电信号进行解码分析处理。本申请提高了对脑电信号中背景脑电进行抑制的准确性，从而得到高质量的脑电信号。

主权项：1.一种脑电信号处理方法，包括：获取脑电信号，并对所述脑电信号进行预处理；将预处理后的所述脑电信号输入至预先训练的背景脑电预测模型，预测所述脑电信号的背景脑电信号；其中，所述背景脑电预测模型通过以下方式预先训练而得到：获取多个脑电信号样本；根据所述多个脑电信号样本，确定与所述多个脑电信号样本各自对应的背景脑电信号样本；分别将所述多个脑电信号样本输入至目标神经网络模型，得到所述多个脑电信号样本各自对应的背景脑电信号预测值；根据预设损失函数，基于所述多个脑电信号样本各自的背景脑电信号预测值和各自的背景脑电信号样本，计算损失值；根据所述损失值训练所述目标神经网络模型，获得模型参数，并根据所述模型参数生成所述背景脑电预测模型；其中，所述目标神经网络模型包括双向循环神经网络模型，所述双向循环神经网络模型包括自注意力模块和计算模块；所述分别将所述多个脑电信号样本输入至所述目标神经网络模型，得到所述多个脑电信号样本各自对应的背景脑电信号预测值，包括：分别将属于同一类型的多个脑电信号输入至所述目标神经网络模型；确定当前待预测脑电信号样本；基于所述自注意力模块，确定所述当前待预测脑电信号样本与已经进行背景脑电预测的多个脑电信号样本的相关性信息；根据所述相关性信息，基于所述计算模块确定当前待预测脑电信号样本对应的背景脑电信号预测值，重复执行所述确定背景脑电预测模型的当前待预测脑电信号样本的操作，直到得到所述多个脑电信号样本各自对应的背景脑电信号预测值；基于所述背景脑电信号，抑制所述脑电信号中的背景脑电信号，得到高质量脑电信号；对所述高质量脑电信号进行解码分析处理；其中，所述对所述脑电信号进行预处理，包括：对所述脑电信号进行滤波；对滤波后的脑电信号进行基线校正；对基线校正后的脑电信号进行重参考；对重参考后的脑电信号进行降采样。

全文数据：

权利要求：

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