发明专利已授权

一种特征权重自学习的睡眠质量检测关键脑区判定方法

📄 申请号：CN201911269218.6 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-12-11

公开号

CN111067513B

公开日

2022-08-23

申请人

杭州电子科技大学

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

技术画像

所属领域

生物医学信号处理生物医学信号处理机器学习睡眠质量检测

应用场景

睡眠质量评估, 睡眠监测, 脑健康分析, 临床辅助诊断, 可穿戴健康设备

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摘要

本发明提供一种特征权重自学习的睡眠质量检测关键脑区判定方法；属于脑电信号识别领域。本发明的睡眠质量评估方法如下：一、首先是对脑电数据的获取与处理。二、对处理之后的脑电数据使用GRLSR模型进行分类并获得特征权重值。三、利用特征权重值筛选关键频段。四、利用特征权重值筛选关键脑区。本发明将半监督学习模型以及脑机接口技术融入到脑电检测领域中，可以筛选出脑电信息检测的关键频段以及关键脑区，并利用关键脑区大幅提高脑电识别的正确率。

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

一种全固态锗酸盐玻璃复合光子晶体光纤及其制备方法

当前第 / 件

一种链条式管道横向检测装置

同领域国内专利 · IPC: (A61B5_372)

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