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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯模型和深度学习的脑电磁脑源成像系统，包括：信号处理模块，用于获取脑电磁采样数据；模型构建模块，用于基于脑电磁采样数据构建脑电磁采样数据概率生成模型，所述脑电磁采样数据概率生成模型包括噪声精度矩阵参数和体素时间序列精度参数；训练样本集构建模块，用于构建训练样本集；深度学习模块，用于学习训练样本集，并根据输入的脑电磁采样数据，输出噪声精度矩阵和体素时间序列精度的预测值；脑源活动重构模块，用于生成脑源活动时间序列。本发明可实现脑源活动时空特征的精准重构。
主权项：1.一种基于贝叶斯模型和深度学习的脑电磁脑源成像系统，其特征在于，包括：信号处理模块，用于获取脑电磁采样数据；模型构建模块，用于基于脑电磁采样数据构建脑电磁采样数据生成模型，并将脑电磁采样数据生成模型转换为满足高斯分布的脑电磁采样数据概率生成模型，所述脑电磁采样数据概率生成模型包括噪声精度矩阵参数和体素时间序列精度参数；训练样本集构建模块，用于构建训练样本集，所述训练样本集中包括多个脑电磁采样数据样本，每个脑电磁采样数据样本被标记有噪声精度矩阵标签和体素时间序列精度标签；深度学习模块，用于从所述训练样本集中学习脑电磁采样数据样本与噪声精度矩阵标签、体素时间序列精度标签的关系，并根据输入的脑电磁采样数据，输出噪声精度矩阵和体素时间序列精度的预测值；脑源活动重构模块，用于根据所述深度学习模块输出的噪声精度矩阵和体素时间序列精度的预测值以及所述脑电磁采样数据概率生成模型，生成脑源活动时间序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 一种基于贝叶斯模型和深度学习的脑电磁脑源成像系统
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