基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法及设备

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基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法及设备
申请号:CN202510539841
申请日期:2025-04-27
公开号:CN120045925B
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本申请涉及脑机接口技术领域,公开一种基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法及设备。方法包括采集目标脑电信号数据集,通过层次密度聚类算法获取目标脑电信号数据集对应脑电信号数据的脑状态类别;提取对应的脑电数据在目标时间段的信号片段映射为二维灰度图像;从二维灰度图像中提取标志性元素和对应的级别;根据信号片段构建多尺度的层次模型,并在标志性元素中提取反映时空关联性的多尺度特征;计算二维灰度图像的重叠区域;根据标志性元素为模式、重叠区域信息为模式内容构建预设的目标主题的模式集合;利用模式集合训练预设的优化模型,用于结合二维灰度图像提取可视化时空关联特征,完成脑电信号数据的时空关联特征分析。
技术关键词
二维灰度图像 特征分析方法 电信号 密度聚类算法 元素 模式 纹理特征 多尺度特征 重叠面积 注意力 脑机接口技术 节点特征 数据 建立映射关系 灰度共生矩阵 分布直方图 存储计算机程序