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摘 要:本发明提供了基于模糊聚类优化高斯混合模型的高频振荡节律检测方法,基于聚类分析的方法对高频振荡节律进行检测,选取模糊熵、短时能量、功率比和频谱质心为癫痫脑电信号的特征,将其构成特征向量作为聚类算法的输入,采用期望最大化高斯混合模型聚类算法对该特征向量进行分类,并采用模糊c‐均值聚类算法得到期望最大化高斯混合模型聚类算法的初始化参数;选取中位数和四分位距分析每类的统计学特征,检测出高频振荡节律。本发明的有益效果:提高癫痫脑电信号的高频振荡节律的检测速度,帮助医生进行癫痫诊断和致痫灶切除。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810552305.1 | 专利名称: | 基于模糊聚类优化高斯混合模型的高频振荡节律检测方法 |
申请日: | 2018-05-31 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 检测 合模 高频搜索 |
公开/公告日: | 2021-07-09 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108875604B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |