一种基于脑电图图论特征的脑卒中严重程度评估装置

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一种基于脑电图图论特征的脑卒中严重程度评估装置
申请号:CN202510216840
申请日期:2025-02-26
公开号:CN120203507A
公开日期:2025-06-27
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于脑电图图论特征的脑卒中严重程度评估装置,包括:采集脑卒中患者在运动想象任务中的脑电图信号,并对其进行滤波、分段等预处理;对分段后脑电图信号进行多窗谱分析得到频谱信息,计算频谱信息虚部相干性作为脑电信号的功能连接;基于计算所得功能连接构建图结构,找到其最大生成树,并基于最大生成树提取脑网络拓扑特征;使用所述网络拓扑特征与其对应的美国国立卫生研究院卒中量表评分训练偏最小二乘回归模型,使其能根据网络拓扑特征值输出评分的预测值,从而实现对脑卒中的患病严重程度评估。
技术关键词
网络拓扑特征 偏最小二乘回归模型 评估装置 生成树 谱分析方法 相干性 Kruskal算法 量表 国立卫生研究院 密度 节点 功率 模型训练模块 标签 训练集数据 特征提取模块 心率 处理器 信号滤波