公开(公告)号：CN115005839B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202210650772.4

申请日：2022-06-09

Applicant: 浙江大学 ,  诺尔产学研科技(广州)有限公司

Inventor： 杨洋 ,  蔡东鸿 ,  涂世豪

IPC: A61B5/369 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提出了一种脑电信号自监督表示学习方法、系统和存储介质，属于信号处理和模式识别技术领域。利用编码器获得各时间段的多信道脑电信号数据的局部隐表示和自身上下文表示，并得到全局表示，计算瞬时时移预测任务的损失；根据各时间段的自身上下文表示得到段表示，预测不同时间段不同信道之间的相关概率，计算延迟时移预测任务的损失；对所述的各时间段的局部隐表示进行随机替换，根据替换后的新局部隐表示计算新自身上下文表示，根据新自身上下文表示预测各个原始信道对应的局部隐表示是否被其他信道替换，计算替换判别学习预测任务的损失；通过三个自监督任务，实现在脑电信号数据上的自监督表示学习，并将所学表示用于癫痫发作预测应用。

公开(公告)号：CN114931362B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202210655871.1

申请日：2022-06-10

Applicant: 浙江大学 ,  诺尔产学研科技(广州)有限公司

Inventor： 杨洋 ,  涂世豪 ,  陈俊儒

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  G16H50/20 ,  G16H50/50

Abstract: 本发明提出了一种基于差分矩阵的跨患者的癫痫波检测方法、系统和存储介质，属于信号处理和模式识别技术领域。获取待检测片段的原始脑电信号数据，并在前后两侧拼接局部上下文参考、正常波形参考和全局近似发作波形参考，构建待检测片段的增广数据；提取增广数据的不同指标的特征，构成不同指标的差分矩阵，将所述的不同指标的差分矩阵拼接，得到待检测片段的合成差分矩阵；对待检测片段的合成差分矩阵进行迭代编码，对编码结果进行分类，得到待检测段是否是癫痫发作的检测结果。本发明通过利用癫痫脑波与正常脑波在斜率、振幅以及强度三个方面的差异以及三个重要的参考，结合差分操作和专用的卷积神经网络，实现了在SEEG数据上的癫痫检测。