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公开(公告)号:CN119357559A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411518038.8
申请日:2024-10-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/10 , A61B5/00 , A61B5/02 , A61B5/026 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及生物医学数据处理领域,具体是一种基于长短期记忆的自编码器实现功能近红外去伪影的方法,该方法分三个阶段对原始近红外信号处理:1)通过下采样模块对原始近红外信号进行形态特征提取;2)长短期记忆模块捕获单个样本之间的时间相关性来增强特征;3)上采样模块从潜在空间中恢复并重建近红外信号的形态特征信息。最终,在输出层输出重构后的纯净近红外信号。本发明克服了传统信号处理的运动伪影去除方法过于依赖于专业知识和大脑区域的模型参数的最佳选择的缺点,实现了运动伪影的全自动去除,结果显示该方法在不同的数据集上均取得良好的去噪结果。
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公开(公告)号:CN119924838A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510001463.8
申请日:2025-01-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/22 , A61B5/389 , A61B5/397 , A61B5/00 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出了一种基于长短时记忆网络结合注意力机制的肌力估计方法,旨在解决传统肌力评估方法的局限性,该方法首先通过肌电传感器和力传感器采集多通道表面肌电信号和力数据,并进行小波去噪滤波处理。随后,应用通道注意力机制为每个通道分配权重,突出关键特征。处理后的数据输入长短时记忆模型,利用其记忆能力捕捉时间序列数据中的动态变化。为了进一步优化模型性能,引入残差连接和自注意力机制,使模型更关注自身信息。而后,构建混合注意力机制模块,结合通道和空间维度的注意力,增强特征表示能力。最后,对多个受试者的训练结果进行融合,提高模型的泛化能力。本发明增强了对肌力变化趋势的预测能力,具有优秀的准确率。
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公开(公告)号:CN119157486A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411126634.1
申请日:2024-08-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法,包括如下步骤:步骤1、同步实时采集单脚提踵与双脚提踵时的6个表面EMG信号和39个通道的EEG信号;步骤2、对采样的EMG和EEG进行预处理;步骤3、对处理后的EMG和EEG利用小波包分解成各个频带;步骤4、将经过小波包分解的EEG与EMG通过传递熵求它们的耦合值;步骤5、将不同平衡任务下求得耦合值呈现在脑地形图上,并结合统计性分析以及平衡任务和耦合值进行平衡能力评估。该方法结合信息传递的方向性以及脑肌耦合相干规律,选择gamma频带作为分析频带,比较左、右脚后跟上提与下放与以及单脚与双脚后跟上提与下放之间所反映的平衡能力的差异。
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