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摘要：本发明涉及一种基于视觉诱发脑电和深度学习的戒毒后复吸风险评估方法。所述方法包括下述步骤：对刚完成戒毒的人员进行毒品视觉刺激，获取该人员此时的脑电波图；利用预设的模型，对该人员进行脑电波图提取脑电特征，基于脑电特征判断戒毒效果并预测其复吸时间；其中，所述预设的模型，基于深度学习神经网络模型建立，利用真实戒毒成功的戒毒人员和戒毒后复吸人员的脑电波图样本训练获得。本发明基于戒毒后复吸时间的真实数据，结合戒断期间毒品视觉诱发的脑电数据，利用神经网络通过训练将脑电图特征与复吸时间相对应，再用此模型预测戒毒人员戒断后复吸时间，为社区戒毒监控及提早干预提供客观生理指标依据。
主权项：1.一种基于视觉诱发脑电和深度学习的戒毒后复吸风险评估方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：对刚完成戒毒的人员进行毒品视觉刺激，获取该人员此时的脑电波图；利用预设的模型，对该人员进行脑电波图提取脑电特征，基于脑电特征判断戒毒效果并预测其复吸时间；其中，所述预设的模型，基于深度学习神经网络模型建立，利用真实戒毒成功的戒毒人员和戒毒后复吸人员的脑电波图样本训练获得。
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百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 基于视觉诱发脑电和深度学习的戒毒后复吸风险评估方法
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