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摘要：本发明属于脑电图数据评估技术领域，提供了一种基于脑电波与轻量级模型的慢性腰背痛快速判别方法，包括数据采集、EEG数据处理和EEG数据再处理；本发明提出的卷积递归神经网络在准确率和评价指标上均优于其他先进的算法，该网络展现了优异的分类速度和性能，同时大大减少了网络的参数量和计算复杂度，体现了该算法的优越性、鲁棒性和实时性。本发明可为慢性腰背痛症状辅助诊断提供客观、定量化的科学分析手段，提高医生诊断工作效率，同时减少不必要的检查，避免医疗资源的浪费。
主权项：1.一种基于脑电波时域特征的慢性腰背痛快速判别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、数据采集：首先对受试者进行筛选，并在每位受试者的头顶放置64个电极，连接电源并启动脑电信号采集装置，得到EEG数据；S2、EEG数据处理:然后使用高通滤波器1Hz和陷波滤波器50Hz对EEG数据进行处理，然后应用独立成分分析算法，最后经过视觉检查，标记出EEG数据中剩余的不良片段；S3、EEG数据再处理:剔除原始EEG数据中代表伪迹的独立分量，并使用平均参考对EEG数据进行重参考，然后导出处理好后的EEG数据，最后利用时间分割窗口将EEG数据切分成多段，以健康和疼痛标签标记EEG数据并整合建立慢性腰背痛分类数据集，构建慢性腰背痛分类模型。
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百度查询： 广东工业大学 一种基于脑电波时域特征的慢性腰背痛快速判别方法
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