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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明提出了一种基于时段信息相关性分析的任务态EEG通道注意力图特征获取方法，属于脑电领域。针对多通道EEG数据建立以电极通道信息为节点，通道间信息关联性计算为边的空间视角图结构，根据EEG特性绘制脑空间网络图表达形式。具体来说，通过滑窗的方式构建不同时段脑网络空间拓扑图，在不同脑网络空间拓扑图表达基础上构建枢纽通道注意力图知识学习机制，从脑网络拓扑结构中挖掘与任务相关的图特征子空间，实现基于空间视角特征的任务态EEG解码。本发明旨在提高任务态EEG解码的效率，同时为多视角特征解码提供了新的思路。
主权项：1.一种基于时段信息相关性分析的任务态EEG通道注意力图特征获取方法，其特征在于，包括如下步骤：Step1对原始脑电信号进行预处理，利用滑动窗口将EEG数据按照不同时段进行划分，用于计算每个窗口时段下的脑网络功能连通性；Step2计算每个时段的脑网络功能连通性，构建出不同时段下的脑网络空间拓扑图；Step3对每个时段下得到的空间拓扑图利用任务导向GCN枢纽节点注意力机制，挖掘与任务紧密相关的枢纽节点子空间结构图作为空间特征，用于下一步分类网络来指导任务态EEG信号解码；Step4以最终全部时段下得到的子空间结构图集作为输入，利用DenseNet作为分类网络输出解码结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于时段信息相关性分析的任务态EEG通道注意力图特征获取方法
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