摘要
本发明公开了一种脑磁图背景抑制方法、系统以及可读储存介质,涉及到人工智能技术领域,包括:对任务态的脑磁图数据进行预处理,得到任务态的脑磁分段堆叠向量;将任务态的脑磁分段堆叠向量输送到训练完成后的MAE自监督深度学习网络模型中,以输出符合生理预期的脑磁图分段堆叠向量;基于任务态的脑磁分段堆叠向量减去符合生理预期的脑磁图分段堆叠向量,所得向量中的非零片段即为背景抑制后的目标片段;该背景抑制方法、系统以及可读储存介质有效地对患者的脑磁图数据中的背景信号进行抑制处理,显著提升了信号的信噪比和目标信号的突出度。
技术关键词
监督深度学习
背景抑制方法
分段
可读储存介质
生理
动态位置编码
异常数据
深度卷积神经网络
独立成分分析
深度前馈神经网络
注意力机制
分类程序
梯度下降法
时间片
输入模块
系统为您推荐了相关专利信息
电缆局部放电模式识别
模式识别模型
通道注意力机制
电缆局部放电信号
重构
5GNR通信系统
检索算法
训练深度神经网络
序列
奠定理论基础
轨迹回放方法
轨迹数据查询
移动设备
样本
实时位置