发明专利 已授权

一种基于IEEMD脑电信号分解的抑郁症自动识别方法

📄 申请号:CN202311543988.1 📄 发布日:2026/06/29

著录项目信息

申请日
2023-11-20
公开号
CN117390531A
公开日
2024-01-12
申请人
兰州交通大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

抑郁症诊断, 脑电信号分析, 医疗辅助诊断, 心理健康监测

摘要

一种基于IEEMD脑电(EEG)信号分解的抑郁症自动识别方法,涉及EEG信号处理与分析技术领域,本发明提供了一种基于IEEMD的EEG信号分解方法,EEG信号分解后用于BFN构建进而实现抑郁症的自动识别。采用附加自适应随机白噪声改进EEMD以解决模式混叠问题,基于信噪比理论建立原始EEG信号与附加随机白噪声之间的数学模型,根据原始信号自适应地确定了每个采样点附加白噪声幅度。IEEMD对EEG信号分解,可以更准确地得到若干个用于模拟独立神经元信号的固有模态函数(IMF)。进而基于相位滞后指数(PLI)和比例阈值策略在不同的IMF上构造了二值化BFN。利用复杂网络方法分析BFN拓扑结构和属性的改变,探索抑郁症识别的潜在标识物,完成高精度的抑郁症自动识别。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN117390531A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

¥12000.0 元
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:174 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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