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公开(公告)号:CN115251954A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210914152.7
申请日:2022-08-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号排列熵的虚拟3D任务诱导晕动症检测方法,属于生物信息处理技术领域。本发明采集受试者的各脑区分别处于正常状态和虚拟3D任务下的脑电信号;对采集到的脑电信号进行预处理并提取预定频段的脑电信号;对预定频段的脑电信号计算排列熵,得到各脑区分别处于正常状态和虚拟3D任务下脑电信号的排列熵值;对各脑区分别处于正常状态和虚拟3D任务下脑电信号的排列熵值做显著性差异检验;根据显著性差异检验结果,判定受试者是否产生虚拟3D任务诱导晕动症,提高了虚拟现实晕动症检测的准确度。
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公开(公告)号:CN115105096A
公开(公告)日:2022-09-27
申请号:CN202210691754.0
申请日:2022-06-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号近似熵的VR诱导晕动症的检测方法,包括如下步骤:S101、采集用户脑电信号;S102、脑电信号预处理;S103、计算脑电信号近似熵的值;S104、VR诱导晕动症检测。本发明通过采集用户的两段脑电信号,一段是正常状态下的脑电信号,一段是处于VR环境中的脑电信号并对它们进行一定的预处理以获取较为纯净的脑电信号,然后分别对这两段脑电信号进行近似熵的计算,当用户正常状态下的脑电信号与VR环境中的脑电信号近似熵的特性差异较为明显时,则可说明用户发生了晕动症的情况,从而实现了对晕动症的有效检测。
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公开(公告)号:CN115904062A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211328154.4
申请日:2022-10-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出了一种基于多维泰勒网的VR眩晕状态检测分类方法,包括以下步骤:S1.取代表不同脑区的典型电极作为分类特征,得到相对应的数据集并分为训练集和测试集;S2.建立多维泰勒网模型,多维泰勒网模型包括输入层、中间层、全连接层、softmax层和输出层;S3.将训练集中的数据输入网络执行训练,使用交叉熵损失函数对多维泰勒网模型的数据处理效果进行评价;S4.利用经过步骤S3训练的多维泰勒网模型对测试集中的数据进行测试,得到预测的VR眩晕状态的分类标签,由此实现VR眩晕状态的分类识别。本发明可以有效降低计算复杂度和训练时间,在不降低分类准确率的同时提高了VR眩晕状态的检测速度。
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