-
公开(公告)号：CN118236042B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410668455.4
申请日：2024-05-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道异构脉冲神经网络的睡眠分期方法及系统，该方法包括：获取多通道睡眠脑电信号，将多通道睡眠脑电信号划分为多个设定分段时长的信号样本，并经过滤波器分频处理后，将每个频段的所有通道脑电信号编码为多通道脑电脉冲并输入多通道异构脉冲神经网络进行训练，更新前馈兴奋性突触、侧向抑制性突触的突触权重；基于训练后的多通道异构脉冲神经网络得到输出各个频段的脉冲序列中第k个脉冲产生的时间估计值；统计所有频段内的脉冲发放率；根据脉冲发放率序列中不同频段的活动出现的顺序及频率对睡眠阶段进行分类。本发明基于全局抑制神经元和去抑制神经元去除伪影，提高了睡眠分期的效率及准确性。
-
公开(公告)号：CN119418866A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411337316.X
申请日：2024-09-25
Applicant: 华南理工大学 , 人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
IPC: G16H20/70 , G16H20/60 , G16H20/30 , G16H50/30 , G16H50/70 , G16H40/67 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/098 , G06F18/15 , G06F18/2413 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于奖励循环神经网络的抑郁症预警干预方法及系统，包括：用户数据信息采集，然后用户进行CES‑D10抑郁量表测试，根据测试对用户当前状态进行划分；数据标准化处理，对数据信息中的不完整信息及虚假信息进行去除，处理后得到每位用户对应的数据结构为用户‑年龄‑性别‑得分；基于奖励循环神经网络对用户后续抑郁症状程度进行预测，同时依据预测结果与后续用户上传的数据差距，对奖励循环神经网络中的网络奖励因子进行修正；依据预测结果，对用户提出抑郁症状干预建议，并监督用户执行情况与干预效果。本发明首次在时间序列上对使用者进行抑郁症状预测，给出后一阶段的抑郁症状变化趋势，并针对预测结果在当下提供干预建议。
-
公开(公告)号：CN118236042A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410668455.4
申请日：2024-05-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道异构脉冲神经网络的睡眠分期方法及系统，该方法包括：获取多通道睡眠脑电信号，将多通道睡眠脑电信号划分为多个设定分段时长的信号样本，并经过滤波器分频处理后，将每个频段的所有通道脑电信号编码为多通道脑电脉冲并输入多通道异构脉冲神经网络进行训练，更新前馈兴奋性突触、侧向抑制性突触的突触权重；基于训练后的多通道异构脉冲神经网络得到输出各个频段的脉冲序列中第k个脉冲产生的时间估计值；统计所有频段内的脉冲发放率；根据脉冲发放率序列中不同频段的活动出现的顺序及频率对睡眠阶段进行分类。本发明基于全局抑制神经元和去抑制神经元去除伪影，提高了睡眠分期的效率及准确性。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.021 seconds)
