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申请/专利权人:湖南工商大学
摘要:本发明涉及数据处理领域,尤其涉及一种结合深度学习与运动想象脑机接口的意念观影系统及方法,该系统包括:感知模块感知用户与观影设备的实际距离;信号采集模块在观影设备启后采集用户的脑电信号数据;信号处理模块将脑电信号数据进行切片后依次输入网络模型进行处理,并匹配控制指令;控制模块根据控制指令控制观影设备进行对应操作;网络模型由模型训练模块训练得到,在训练过程中接收历史脑电信号数据并进行模型训练以得到网络模型。本发明结合深度学习技术设计了一种融合CNN与Transformer的端到端模型来减少预处理过程并提高模型分类的准确性,有利于运动功能受损的患者在日常生活中实现用大脑意念观影,从而提高患者的生活质量。
主权项:1.一种结合深度学习与运动想象脑机接口的意念观影系统,其特征在于,包括:感知模块,用以感知用户与观影设备的实际距离,并当实际距离在预设距离内时生成开启指令,并将所述开启指令传输至控制模块以开启观影设备;信号采集模块,其与所述感知模块连接,用以在观影设备启后采集用户的脑电信号数据;信号处理模块,其与所述信号采集模块连接,用以将所述脑电信号数据进行切片后依次输入网络模型进行处理,并根据处理结果中脑电信号数据标签类型匹配对应的控制指令;控制模块,其与所述信号处理模块连接,用以根据所述控制指令控制观影设备上的控制框进行移动以选择视频并进行播放、暂停或返回主界面,所述控制模块在执行确认指令播放视频后,根据接收的控制指令对视频进行进程操作、音量操作或切换视频操作;其中,所述网络模型由模型训练模块训练得到,所述网络模型与所述信号采集模块和所述信号处理模块连接,用以在训练过程中接收历史脑电信号数据并根据历史脑电信号数据进行模型训练以得到网络模型,所述网络模型用以信号处理模块根据网络模型对所述脑电信号数据进行处理。
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