公开(公告)号：CN114638253A

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN202210142362.9

申请日：2022-02-16

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐欣 ,  张嘉兴 ,  金湛皓 ,  汤婕

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了数字信号处理和脑电信号技术领域的基于情感脑电特征融合优化机制的身份识别系统及方法，包括：获取多个通道的情感脑电信号；对情感脑电信号进行预处理；对预处理后的情感脑电信号进行特征值提取；利用粒子群优化算法对特征值特征模式进行分析，得到对于不同用户激活程度最大的情感脑电模块特征；搭建基于注意力机制的RNN模型，利用粒子群优化算法的适应度函数进行迭代，以及，搭建孪生神经网络算法模型，利用损失函数筛选脑电频段特征。本发明区别于以往脑电数据特征是通过少数电极通道采集的单个波段脑电信号的频域特征，数据特征单一且识别准确率欠佳等问题，对模型的泛化能力进行提升，有明显的应用价值。

公开(公告)号：CN118203333A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410402027.7

申请日：2024-04-03

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐欣 ,  林茂琨 ,  汤婕 ,  张高扬 ,  王一洲

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/21 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供基于脑电信号熵特征和模型融合的癫痫预警系统和方法，包括信号采集模块；信号分类分段模块：用于对第一脑电信号进行分类，分为两类：A类和B类，A类为预定时间段后有癫痫发作的信号，B类为预定时间后无癫痫发作的信号；信号去噪模块；特征提取模块：用于对去噪后的第一脑电信号、第二脑电信号从时域、频域、时频域及空间域四个角度计算第一脑电信号、第二脑电信号的熵特征；模型训练模块：用于训练决策树、随机森林、GBDT三种机器学习模型，训练获得最终的融合模型；发作预警模块：所述发作预警模块对预定时间段后是否有癫痫发作做出预警。本发明提高了预测准确率，同时也提升了整个系统的性能。

公开(公告)号：CN114638253B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202210142362.9

申请日：2022-02-16

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐欣 ,  张嘉兴 ,  金湛皓 ,  汤婕

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/10 ,  G06F18/24 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了数字信号处理和脑电信号技术领域的基于情感脑电特征融合优化机制的身份识别系统及方法，包括：获取多个通道的情感脑电信号；对情感脑电信号进行预处理；对预处理后的情感脑电信号进行特征值提取；利用粒子群优化算法对特征值特征模式进行分析，得到对于不同用户激活程度最大的情感脑电模块特征；搭建基于注意力机制的RNN模型，利用粒子群优化算法的适应度函数进行迭代，以及，搭建孪生神经网络算法模型，利用损失函数筛选脑电频段特征。本发明区别于以往脑电数据特征是通过少数电极通道采集的单个波段脑电信号的频域特征，数据特征单一且识别准确率欠佳等问题，对模型的泛化能力进行提升，有明显的应用价值。