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申请/专利权人：吉林大学第一医院;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
摘要：本发明公开了一种基于脑电图的脑功能状态检测方法、装置及设备，涉及脑电信号数据处理技术领域。本发明的构思在于并不直接处理脑电信号，而是将选定的导联脑电图数据进行分片，并利用机器学习算法预测数据状态，然后对目标数据片段进行差分及动态均方根计算，由此可以去除低频扰动的干扰，且无需对信号进行标准化，实现自动且精准识别出脑电图中不同数据状态，使得指标计算过程更为直观、简单、算力需求低且准确率高。本发明可以对任意长度的脑电图数据进行自动化判读，填补了自动化判读脑电图数据状态在该场景中的空白，且实现了估算爆发抑制比，以便辅助用于医师的诊断、治疗，进而可以大大减轻临床医生工作负担，提高其工作效率和诊疗准确度。
主权项：1.一种基于脑电图的脑功能状态检测方法，其特征在于，包括：对应既定的评估需求，结合导联的空间分布，选取不同数量的导联位点，包括：若为预设的初级快速评估，则选取头部的额区、颞区、顶区、枕区以及中轴线区域之中的部分导联的信息；若为预设的中级评估，则选取头部的额区、颞区、顶区、枕区以及中轴线区域的全部导联的信息；若为预设的高级全面评估，则选取头部所有导联的全时段信息；基于选取的导联位点获取对应的脑电数据，并将获取的脑电数据进行切片，得到若干个脑电信号数据段；将脑电信号数据段结合预先训练的脑电爆发抑制状态分类模型进行预测处理；对预测为爆发抑制状态的目标脑电信号数据进行差分及动态均方根的计算，利用计算结果确定出爆发段和抑制段，并基于爆发段和抑制段得到爆发抑制比。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学第一医院 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 基于脑电图的脑功能状态检测方法、装置及设备
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