[发明专利]基于脑电和深度学习的脑负荷检测方法在审
| 申请号： | 202110284931.9 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN113057652A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 李甫;李宽广;徐宇航;张鹏博;王慎弘;牛毅;李阳;石光明 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/369 | 分类号： | A61B5/369;A61B5/00 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;朱红星 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于脑电和深度学习的脑负荷检测方法，主要解决现有技术效率不高且检测精度低，难以有效检测出在虚拟现实环境下用户脑负荷程度的问题。其实现方案为：构建虚拟现实场景；设计实验范式，采集被试者脑电数据并对其进行预处理；用预处理后的脑电数据制作数据集；设计由三个时间域特征提取单元、三个空间域特征提取单元、两个随机失活层和一个拼接卷积分类器组成的卷积神经网络，并使用训练集和验证集对其训练；将测试集输入到训练好的卷积神经网络中，得到脑负荷检测结果。本发明能有效检测出用户的脑负荷状态，与传统方法相比提高了检测准确率，为更好调节身体提供辅助的参考依据，可用于虚拟现实及医疗服务中对脑电信号的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 负荷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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