摘要
本发明提供了一种基于EEG的缺血性脑卒中检测与评估系统,用以解决目前设备分辨率低、便携性差、有损伤性等问题。其主要部分包括STM32最小系统板、蓝牙模块、TGAM脑电模块。采用两个TGAM模块并联的方式,对大脑左右前额叶以及左右耳垂进行信号的采集。本发明采用人工蜂群优化下的三次样条插值法和基于峰态的小波变换算法对采集的信号进行预处理,进一步提高信号质量,更加便于后续特征提取。同时本发明构建了时间卷积网络和双向长短记忆网络的复合模型,卷积神经网络和最小二乘支持向量机的复合模型和时‑频‑空三维建模指导EEG个体化检测与评估方案,提出开发一款针对缺血性脑卒中的检测与评估系统。
技术关键词
评估系统
人工蜂群优化
三次样条插值法
时间卷积网络
变换算法
STM32最小系统板
信号预处理模块
信号采集模块
长短记忆网络
蓝牙模块
抖动噪声
三次样条插值算法
办法
系列微控制器
电源稳压电路
离散小波变换
波形
无线数据传输
系统为您推荐了相关专利信息
安全监控方法
石油设备
光纤振动传感器
卡尔曼滤波算法
时间序列分析技术
评估系统
语义特征提取
场景
文本
多尺度卷积神经网络
定点监测装置
多模态数据分析
健康状态评估方法
压力管道
健康状态评估系统
分布式光伏系统
风险评估模型
实时系统数据
节点
生成训练样本