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申请/专利权人：浙江柔灵科技有限公司
摘要：本申请公开了一种基于特征波检测与分期算法的脑电信号质量评估方法。首先利用待测设备获取原始脑电数据并进行预处理；然后分别对脑电数据集合进行分期预测以及特征波检测，得到各个参数数据，然后利用PSG设备进行重复获取检测，得到在PSG设备下的各个参数数据，利用所有参数数据计算每个参数的Pearson相关系数；并分别基于分期预测结果与特征波检测中参数的Pearson相关系数分别得到第一指标和第二指标，最后利用第一指标和第二指标进行脑电信号质量评估。可以看出，本发明在评估信号质量稳定性时，综合考虑了信号本身特征的稳定性与分期表现结果的稳定性，为了细化评估产生了六个参数最后形成统一指标，能够更准确地反映信号质量的得分。
主权项：1.一种基于特征波检测与分期算法的脑电信号质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：S1，利用待测设备获取原始脑电数据，对所述原始脑电数据进行预处理得到脑电数据集合；S2，对所述脑电数据集合中的每一屏脑电数据通过深度神经网络模型进行分期预测得到每一屏脑电数据的分期预测结果，所述分期预测结果包括清醒时间参数、浅睡眠时间参数、深睡眠时间参数以及快速眼动时间参数；S3，对所述脑电数据集合执行纺锤波检测算法得到第一特征波参数，所述第一特征波参数用于表征每分钟纺锤波发生个数；S4，对所述脑电数据集合执行慢波检测算法得到第二特征波参数，所述第二特征波参数用于表征N3阶段慢波平均占屏比；S5，利用PSG设备重复执行S1至S4，得到以清醒时间参数、浅睡眠时间参数、深睡眠时间参数、快速眼动时间参数、第一特征波参数以及第二特征波参数作为向量的各个参数数据集；S6，利用各个参数数据集分别计算每个参数的Pearson相关系数；S7，将分期预测结果中所包括的六个时间参数的Pearson相关系数的加权平均值作为第一指标，将所述第一特征波参数以及第二特征波参数的Pearson相关系数的加权平均值作为第二指标，并通过所述第一指标与所述第二指标评估原始脑电数据的信号质量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江柔灵科技有限公司 基于特征波检测与分期算法的脑电信号质量评估方法
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