公开(公告)号：CN116982993B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311258164.X

申请日：2023-09-27

Applicant: 之江实验室

Inventor： 周天舒 ,  刘妍妍 ,  李劲松 ,  田雨

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/00 ,  G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种基于高维随机矩阵理论的脑电信号分类方法及系统。本发明利用高维随机矩阵理论中协方差矩阵相似性判断原理，通过比较患者当前脑电观测信号与所假设状态的参考信号以及患者正常状态下脑电信号的相似性和不相似性，设计组合指标并与患者特定阈值进行比较，当组合指标均满足阈值条件时则判定患者处于假设的脑电状态。本发明考虑脑电信号样本数据的整体特性，较大程度的保留了脑电信号的原始特征信息和通道间的相关性信息，同时利用高维随机矩阵理论更适合高维小样本数据分析的优势，使得本发明在患者脑电信号观测样本量相对较小的情况下能够更快更准确的识别患者所处状态。

公开(公告)号：CN116982993A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202311258164.X

申请日：2023-09-27

Applicant: 之江实验室

Inventor： 周天舒 ,  刘妍妍 ,  李劲松 ,  田雨

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/00 ,  G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种基于高维随机矩阵理论的脑电信号分类方法及系统。本发明利用高维随机矩阵理论中协方差矩阵相似性判断原理，通过比较患者当前脑电观测信号与所假设状态的参考信号以及患者正常状态下脑电信号的相似性和不相似性，设计组合指标并与患者特定阈值进行比较，当组合指标均满足阈值条件时则判定患者处于假设的脑电状态。本发明考虑脑电信号样本数据的整体特性，较大程度的保留了脑电信号的原始特征信息和通道间的相关性信息，同时利用高维随机矩阵理论更适合高维小样本数据分析的优势，使得本发明在患者脑电信号观测样本量相对较小的情况下能够更快更准确的识别患者所处状态。