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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本申请提供了一种基于EEG信号建立用于认知功能预测的线性回归模型的方法和系统。本申请的基于EEG信号的建模方法克服了现有技术中无法充分反映神经电生理活动中的行为学表征信息的问题。本申请的建模方案能够减少模型输入的维度，降低复杂度，并能够增强显著相关特征的总体信号，提升模型的鲁棒性。
主权项：1.一种建立用于认知功能预测的线性回归模型的方法，所述方法包括：a获取受试者的脑电图信号，并对所述脑电图信号进行预处理；b对a中经预处理的所述脑电图信号进行窄带滤波处理，以获得多个窄带信号；c针对所述多个窄带信号中的每一个窄带信号，计算该窄带信号中每两个导联之间的功能连接特征；d从c中计算的功能连接特征中选择与行为学结果显著相关的显著功能连接特征；以及e对所述显著功能连接特征求和，从而所述生成线性回归模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于EEG建立用于认知功能预测的线性回归模型的方法和系统
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