发明专利已授权

一种基于深度学习模型的睡眠脑电信号检测方法及系统

📄 申请号：CN202310828067.3 📄 发布日：2026/07/07

著录项目信息

申请日

2023-07-06

公开号

CN116898455A

公开日

2023-10-20

申请人

湖北大学; 湖北省中西医结合医院(湖北省职业病医院)

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_372

IPC 分类号

A61B5_372 , G06F18_241 , G06F18_23 , G06N3_04 , G06F18_213 , A61B5_00 ,

技术画像

所属领域

深度学习模型人工智能算法脑电信号处理医学人工智能深度学习脑电信号检测深度学习模型

应用场景

睡眠监测, 睡眠障碍诊断, 健康监测, 智能医疗, 神经系统疾病辅助诊断

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习模型的睡眠脑电信号检测方法及系统。先采集脑电信号，对脑电信号进行时频转换，得到数据频域图，从数据频域图中选择出各预设的睡眠阶段中的特征向量最大值作为各睡眠阶段的聚类中心；根据其余特征向量与各睡眠阶段的聚类中心之间的欧式距离进行聚类，得到对应的簇；接着计算每个簇中所有特征向量的均值作为该簇的特征值；再将所有簇的特征值按照时间顺序拼接起来，得到脑电信号的特征曲线，实现细节匹配；再将脑电信号的特征曲线乘以所属采集通道的权重，得到加权后的通道特征曲线，实现波形重构；最后将加权后的通道特征曲线输入到预设的睡眠检测模型中，得到睡眠分期检测结果，从而自动对睡眠质量进行分期检测。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种利用深度学习模型分析脑电波的情绪识别方法及系统

当前第 / 件

一种牡丹分子育种方法

同领域国内专利 · IPC: (A61B5_372)

A61B5_00 A61B5_01 A61B5_02 A61B5_0205 A61B5_021 A61B5_022 A61B5_0225 A61B5_023 A61B5_024 A61B5_0245 A61B5_026 A61B5_0265 A61B5_029 A61B5_03 A61B5_0402 A61B5_0408 A61B5_044 A61B5_0444 A61B5_0452 A61B5_046 A61B5_0476 A61B5_0484 A61B5_0488 A61B5_0492 A61B5_05 A61B5_0507 A61B5_0515 A61B5_0522 A61B5_053 A61B5_0532 A61B5_0536 A61B5_055 A61B5_06 A61B5_08 A61B5_083 A61B5_087 A61B5_091 A61B5_097 A61B5_103 A61B5_107 A61B5_11 A61B5_117 A61B5_1172 A61B5_1174 A61B5_12 A61B5_145 A61B5_1455 A61B5_1477 A61B5_15 A61B5_151 A61B5_153 A61B5_154 A61B5_16 A61B5_18 A61B5_22 A61B5_24 A61B5_243 A61B5_245 A61B5_252 A61B5_256 A61B5_257 A61B5_282 A61B5_291 A61B5_302 A61B5_308 A61B5_316 A61B5_318 A61B5_321 A61B5_344 A61B5_346 A61B5_349 A61B5_352 A61B5_369 A61B5_37 A61B5_372 A61B5_374 A61B5_377 A61B5_378 A61B5_38 A61B5_386 A61B5_389 A61B5_397 A61B50_10 A61B50_13 A61B50_18 A61B50_20 A61B50_22 A61B50_24 A61B50_28 A61B50_30 A61B50_31 A61B50_33 A61B50_36 A61B50_39 覆盖94个领域

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