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申请/专利权人：首都医科大学附属北京中医医院
申请日：2024-01-11
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118053562A
主分类号：G16H40/60
分类号：G16H40/60;G16H10/60;G16H50/50;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/042;G06F18/25;G06F18/241;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.05.17#公开
摘要：本发明属于脑区电刺激技术领域。公开了一种基于深度学习的电刺激电极阵列配置优化方法及系统。所述的方法包括如下步骤：获取历史初始电刺激电极阵列配置方案对应的历史优化电刺激电极阵列配置方案；基于脑区神经模型，获取历史脑区电活动变化数据；使用深度学习算法，构建电刺激电极阵列配置优化模型；采集实时初始电刺激电极阵列配置方案，并将实时初始电刺激电极阵列配置方案输入脑区神经模型，得到对应的实时脑区电活动变化数据；将实时脑区电活动变化数据输入电刺激电极阵列配置优化模型，得到对应的实时优化电刺激电极阵列配置方案。本发明解决了现有技术存在的人力成本投入大、耗时、效率低、准确性差以及实用性差的问题。
主权项：1.一种基于深度学习的电刺激电极阵列配置优化方法，其特征在于：包括如下步骤：采集若干历史初始电刺激电极阵列配置方案，并获取历史初始电刺激电极阵列配置方案对应的历史优化电刺激电极阵列配置方案；构建脑区神经模型，并基于脑区神经模型，获取若干历史优化电刺激电极阵列配置方案对应的历史脑区电活动变化数据；根据若干历史优化电刺激电极阵列配置方案和若干历史脑区电活动变化数据，使用深度学习算法，构建电刺激电极阵列配置优化模型；采集实时初始电刺激电极阵列配置方案，并将实时初始电刺激电极阵列配置方案输入脑区神经模型，得到对应的实时脑区电活动变化数据；将实时脑区电活动变化数据输入电刺激电极阵列配置优化模型，进行电刺激电极阵列配置优化，得到对应的实时优化电刺激电极阵列配置方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都医科大学附属北京中医医院 一种基于深度学习的电刺激电极阵列配置优化方法及系统
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