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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提出了基于图注意力和时序卷积的意识状态监测方法及系统，涉及脑电信号处理技术领域，具体方案包括：获取采样的脑电数据，并对其分段；以每段脑电数据为节点，提取每段脑电数据的熵特征和功率谱特征，作为节点特征，进而基于节点之间的相关性构建图；将图输入到训练好的意识状态监测网络中，得到表征意识状态的意识状态指数；本发明通过图注意力提取脑电数据的混合特征，并利用时间依赖性和时序卷积对混合特征进行特征增强，进而找到脑电数据和意识状态之间的关系，解决现有监测方法存在的时间滞后和个体差异的问题。
主权项：1.基于图注意力和时序卷积的意识状态监测方法，其特征在于，包括：获取待监测人员的脑电数据，并对其分段；以每段脑电数据为节点，提取每段脑电数据的熵特征和功率谱特征，作为节点特征，进而基于节点之间的相关性构建图；将图输入到训练好的意识状态监测网络中，得到表征意识状态的意识状态指数；其中，所述意识状态监测网络，通过图注意力提取图的高维时间特征，将高维时间特征与节点特征进行特征融合，通过时序卷积对融合后得到的混合特征进行特征增强，利用增强后的混合特征，计算意识状态指数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于图注意力和时序卷积的意识状态监测方法及系统
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