[发明专利]一种脑电波处理装置、方法、计算机设备及存储介质在审
申请号: | 202110895163.0 | 申请日: | 2021-08-05 |
公开(公告)号: | CN113792588A | 公开(公告)日: | 2021-12-14 |
发明(设计)人: | 陈海波;邓钢清 | 申请(专利权)人: | 深兰科技(上海)有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/08;A61B5/372;A61B5/00 |
代理公司: | 北京正理专利代理有限公司 11257 | 代理人: | 张帆 |
地址: | 200050 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 脑电波 处理 装置 方法 计算机 设备 存储 介质 | ||
本申请的实施例公开了一种脑电波处理装置、方法、计算机设备及存储介质,该装置包括:第一编码器、第二编码器、第三编码器和解码器,其中:第一编码器,用于对接收的多路脑电样本信号进行数据处理并分别输出脑电语义信号,脑电语义信号包括多个脑电语义子信号,第二编码器,用于对接收的多个脑电语义子信号进行数据处理并输出静态脑电语义信号,每个脑电语义子信号的静态脑电语义信号相同;第三编码器,用于对接收的多个脑电语义子信号、以及静态脑电语义信号进行数据处理并输出动态脑电语义信号,动态脑电语义信号包括时间信息;解码器,用于根据静态脑电语义信号和动态脑电语义信号重建脑电样本信号。
技术领域
本申请涉及深度学习技术领域。更具体地,涉及一种脑电波处理装置、方法、计算机设备及存储介质。
背景技术
在脑电信号中,分类问题通常很难解决,因为不同类别的脑电信号强度非常相似,它们的区别很小,因此很难完整地区分。在绝大多数脑机接口操作中,比如说对于机械手臂的脑电操作,分类问题至关重要。现有技术中通常借助像SSVEP这样的外界脑刺激协议,否则因为不同诱发电位的EEG数据非常相似,很难使用传统分类器进行分类。
发明内容
有鉴于此,本申请提供了一种脑电波处理装置、方法、计算机设备及存储介质。
第一方面,本申请提供一种脑电波处理装置,该装置包括:
第一编码器、第二编码器、第三编码器和解码器,其中:
所述第一编码器,用于对接收的多路脑电样本信号进行数据处理并分别输出脑电语义信号,所述脑电语义信号包括多个脑电语义子信号,每个脑电语义子信号对应不同的时间信息;
所述第二编码器,用于对接收的多个脑电语义子信号进行数据处理并输出静态脑电语义信号,每个脑电语义子信号的静态脑电语义信号相同;
所述第三编码器,用于对接收的多个脑电语义子信号、以及静态脑电语义信号进行数据处理并输出动态脑电语义信号,所述动态脑电语义信号包括所述时间信息;
所述解码器,用于根据静态脑电语义信号和动态脑电语义信号重建所述脑电样本信号。
在一个具体实施例中,所述第一编码器包括第一输入层、第一卷积层、第一压平层、第一全连接层、第二全连接层和第一输出层,其中
所述第一输入层将接收的多路脑电样本信号传输至所述第一卷积层,经所述第一卷积层进行卷积计算后输出至所述第一压平层,经所述第一压平层展平后输出至所述第一全连接层,经所述第一全连接层、所述第二全连接层进行分类操作后通过所述第一输出层分别输出所述多路脑电样本信号对应的所述脑电语义信号。
在一个具体实施例中,所述第一卷积层的内核尺寸为3*3,所述第一卷积层的步长为2,所述第一卷积层的填充模式为补全模式。
在一个具体实施例中,所述第二编码器包括第二输入层、第一双向长短期记忆网络、第一拼接层、第三全连接层、和第一采样层,其中
所述第二输入层接收多个所述脑电语义信号并传输至所述第一双向长短期记忆网络,经所述第一双向长短期记忆网络进行时间循环处理操作后传输至所述第一拼接层,经所述第一拼接层拼接后传输至所述第三全连接层,经所述第三全连接层进行分类操作后通过所述第一采样层输出所述静态脑电语义信号。
在一个具体实施例中,所述第一双向长短期记忆网络包括第一正向长短期记忆网络和第一反向长短期记忆网络,其中:
所述第一正向长短期记忆网络,用于对接收的多个脑电语义子信号根据所述时间信息进行正向数据处理并输出正向静态脑电语义子信号,并输出至所述第一拼接层;
所述第一反向长短期记忆网络,用于对接收的多个脑电语义子信号根据所述时间信息进行反向数据处理并输出反向静态脑电语义子信号,并输出至所述第一拼接层;
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