公开(公告)号：CN116898439B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202310826965.5

申请日：2023-07-07

申请人： 湖北大学 ,  湖北省中西医结合医院(湖北省职业病医院)

发明人： 黄辰 ,  张丽 ,  王时绘 ,  张龑 ,  唐博 ,  黄明 ,  宋林 ,  宋建华 ,  吴伟

IPC分类号： A61B5/16 ,  A61B5/372 ,  G06V20/69 ,  G06V10/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种利用深度学习模型分析脑电波的情绪识别方法及系统。先采集脑电信号，再将脑电信号的特征映射到脑电地形图上。接着，从脑电地形图中提取出梯度特征，最后将梯度特征输入到预设的深度学习模型中，得到情绪识别结果。通过脑电信号可视化以及提取图像梯度特征的方法比例脑电信号特征单一且数据的冗余。将脑电情绪信号转换为脑电地形图作为分类识别的数据，脑电地形图的分类特征更加多样，提高了情绪识别的准确率以及识别效率。

公开(公告)号：CN116898439A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310826965.5

申请日：2023-07-07

申请人： 湖北大学 ,  湖北省中西医结合医院(湖北省职业病医院)

发明人： 黄辰 ,  张丽 ,  王时绘 ,  张龑 ,  唐博 ,  黄明 ,  宋林 ,  宋建华 ,  吴伟

IPC分类号： A61B5/16 ,  A61B5/372 ,  G06V20/69 ,  G06V10/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种利用深度学习模型分析脑电波的情绪识别方法及系统。先采集脑电信号，再将脑电信号的特征映射到脑电地形图上。接着，从脑电地形图中提取出梯度特征，最后将梯度特征输入到预设的深度学习模型中，得到情绪识别结果。通过脑电信号可视化以及提取图像梯度特征的方法比例脑电信号特征单一且数据的冗余。将脑电情绪信号转换为脑电地形图作为分类识别的数据，脑电地形图的分类特征更加多样，提高了情绪识别的准确率以及识别效率。