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申请/专利权人：浙江诺尔康神经电子科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于EEG信号评估声源定位能力的方法，包括以下步骤：标准模型构建、基于标准模型的评估方法，通过标准模型预测获得患者的声源定位情况、建立声源定位能力障碍等级评估标准；标准模型构建包括声源定位测试实验范式构建；正常听力受试者EEG信号大数据采集；EEG信号预处理，得到EEG信号每种声源角度变化下ACC信号最大的通道数据作为模型输入向量；以及标准模型的构建、训练与评估，利用大数据训练生成标准模型；本发明基于ACC解码受试者对声源角度变化的反应，通过机器学习模型建立EEG信号到声源角度变化的映射，为评估患者的声源定位能力提供一种更为客观且可靠的方法。
主权项：1.一种基于EEG信号评估声源定位能力的方法，其特征在于，包括以下步骤：S10:标准模型构建；S20:基于标准模型的评估方法，通过标准模型预测获得患者的声源定位情况；S30:建立声源定位能力障碍等级评估标准；其中，步骤S10包括以下步骤：S101:声源定位测试实验范式构建；S102:EEG信号大数据采集，基于声源定位测试实验范式获取正常听力受试者在受到声源角度变化的刺激声而诱发的EEG信号大数据集；S103:EEG信号预处理，用于将EEG信号大数据集中的每个EEG信号进行伪迹去除，得到不含伪迹的EEG信号；以及建立不含伪迹的EEG信号与声源角度变化对应的映射数据，得到EEG信号每种声源角度变化下ACC信号幅值最大的通道数据，所述通道数据作为模型输入向量；得到的所有模型输入向量组成预处理后的EEG信号大数据集；S104:标准模型的构建、训练与评估，构建从EEG信号预测声源角度变化的机器学习模型，采用步骤S103得到的预处理后的EEG信号大数据集训练机器学习模型，生成对应于正常听力受试者的标准模型。
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权利要求：
百度查询： 浙江诺尔康神经电子科技股份有限公司 一种基于EEG信号评估声源定位能力的方法
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