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摘要:本申请提供一种脑电溯源模型的训练方法,脑电溯源方法及电子设备。脑电溯源模型的训练方法包括:构建脑电数据集;其中,脑电数据集包括神经活动源信息以及头表电极信息,头表电极信息基于预先获取到的导联矩阵,神经活动源信息以及脑电正问题建模公式所生成;基于脑电数据集对构建的网络模型进行有监督训练直至收敛,得到脑电溯源模型。通过该方式,能够得到对应神经活动源信息的头表电极信息,进而利用有监督学习方法对网络模型进行训练,相比于传统的数值方法,采用本申请的方式训练得到的脑电溯源模型能够提高脑电溯源的精度,进而提高脑电逆问题求解的效果。
主权项:1.一种脑电溯源模型的训练方法,其特征在于,包括:构建脑电数据集;其中,所述脑电数据集包括神经活动源信息以及头表电极信息;所述头表电极信息基于预先获取到的导联矩阵、所述神经活动源信息以及脑电正问题建模公式所生成;所述脑电数据集包括多种情绪、感知觉、运动、决策、注意力对应过程在人脑不同区域的激活情况构建的训练数据;基于所述脑电数据集对构建的网络模型进行有监督训练直至收敛,得到脑电溯源模型;所述得到脑电溯源模型之后,所述方法还包括:获取采集的受试对象的头表电极信息;基于所述受试对象的头表电极信息对所述脑电溯源模型进行无监督训练直至收敛,得到适用于所述受试对象的脑电溯源模型所述构建脑电数据集包括:基于fMRI开放数据构建脑源元先验分布;从所述脑源元先验分布中,采样生成所述神经活动源信息;基于所述神经活动源信息、预先获取到的所述导联矩阵以及所述脑电正问题建模公式,得到所述头表电极信息;其中,所述脑源元先验分布的每一数据有描述对应神经系统功能的标签,在采样生成所述神经活动源信息时,从每种标签抽取出相同数量的样本,构建出对人脑各类功能等概率分布的脑激活图谱。
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百度查询: 南方科技大学 一种脑电溯源模型的训练方法,脑电溯源方法及电子设备
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