公开(公告)号：CN112957014A

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN202110167532.4

申请日：2021-02-07

Applicant: 广州大学

Inventor： 伍冯洁 ,  麦伟健 ,  唐一晟 ,  刘庆焜 ,  向宇涵 ,  罗文俊 ,  郭子芊 ,  刘根生 ,  钟键

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372

Abstract: 本发明公开了一种基于脑电波与神经网络的疼痛检测定位方法及系统，该方法步骤包括：通过独立成分分析去除原始脑电信号相关噪声，进行脑电信号的疼痛等级划分，利用信号时间分割窗口处理，将疼痛等级数据整合后建立疼痛等级数据集；通过傅里叶变换、方位等距投影和CloughTocher插值算法分别生成与疼痛相关的Theta、Alpha和Beta频带各时间窗口的光谱地形图，合并为多通道的脑电图序列；通过CNN‑LSTM‑AM神经网络获得与疼痛程度及疼痛位置相关的脑电波序列的时间‑空间特征向量；将CNN‑LSTM‑AM神经网络学习到的脑电波疼痛特征输入到疼痛分类器模型中，以评估疼痛等级和疼痛位置。本发明能实现准确高效地提取和处理脑电波的疼痛程度变化和位置变化特征，自动识别疼痛等级和疼痛位置。

公开(公告)号：CN112957014B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202110167532.4

申请日：2021-02-07

Applicant: 广州大学

Inventor： 伍冯洁 ,  麦伟健 ,  唐一晟 ,  刘庆焜 ,  向宇涵 ,  罗文俊 ,  郭子芊 ,  刘根生 ,  钟键

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372

Abstract: 本发明公开了一种基于脑电波与神经网络的疼痛检测定位方法及系统，该方法步骤包括：通过独立成分分析去除原始脑电信号相关噪声，进行脑电信号的疼痛等级划分，利用信号时间分割窗口处理，将疼痛等级数据整合后建立疼痛等级数据集；通过傅里叶变换、方位等距投影和CloughTocher插值算法分别生成与疼痛相关的Theta、Alpha和Beta频带各时间窗口的光谱地形图，合并为多通道的脑电图序列；通过CNN‑LSTM‑AM神经网络获得与疼痛程度及疼痛位置相关的脑电波序列的时间‑空间特征向量；将CNN‑LSTM‑AM神经网络学习到的脑电波疼痛特征输入到疼痛分类器模型中，以评估疼痛等级和疼痛位置。本发明能实现准确高效地提取和处理脑电波的疼痛程度变化和位置变化特征，自动识别疼痛等级和疼痛位置。