基于CycleGAN模型的多导联脑电信号的眼电伪迹自动识别与去除方法

    公开(公告)号:CN119564227A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411633749.X

    申请日:2024-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于CycleGAN模型的多导联脑电信号的眼电伪迹自动识别与去除方法,属于生物电信号处理技术领域。该方法包括:采集被试人员的脑电信号数据并进行预处理;提取眼电伪迹并加入眼电伪迹信号库,将去除眼电伪迹的脑电信号加入干净脑电信号库;随机选取干净脑电信号和眼电伪迹,将眼电伪迹加入干净脑电信号得到含噪脑电信号,将干净脑电信号和含噪脑电信号输入CycleGAN模型中,对该模型进行训练;将采集的多导联脑电信号数据进行预处理再输入训练好的模型中,实现多导联脑电信号的眼电伪迹去除。本发明能够保留脑电信号中的有效信息用于其他脑电信号分析或应用,能够对多导联脑电信号中的眼电伪迹进行识别与去除。

    动态实时情绪检测方法及系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116211305A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202211639834.8

    申请日:2022-12-20

    Abstract: 本申请提供一种动态实时情绪检测方法及系统。方法包括:获取用户的第一情绪脑电数据;通过预设去噪算法对第一脑电波数据进行处理,以去噪后的数据作为第二脑电波数据;根据预设特征提取算法从第二脑电数据中提取大脑实时信息交互特征和动态脑区激活特征,大脑实时信息交互特征用于表征脑区之间的相互作用关系,动态脑区激活特征用于表征实时脑区激活信息;将大脑实时信息交互特征和脑区激活特征,输入经过训练的卷积神经网络模型中,得到用户情绪的检测结果并给予反馈调节。如此,有利于进一步提高情绪检测的准确性和可靠性,从而为实时反馈个体参与情绪诱发任务的认知参与度以及量化评估情绪诱发的有效性,提供科学的参考依据。

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