摘要
本发明属于公共卫生技术领域,具体为一种基于脑电信号的意识障碍状态分类系统。本发明系统主要用于分类两种不同的意识障碍状态,即微意识状态和植物态。系统包括:脑电信号预处理模块,负责对脑电信号按照30分钟的时间间隔进行分段,同时进行去噪和滤波等操作,确保信号的质量;特征提取模块,根据临床常用指标从脑电信号中提取特征,并构建特征矩阵;脑电信号片段的意识障碍状态分类模块,利用EasyEnsemble算法对特征进行分类,识别出个体中各片段对应的意识障碍状态;整段脑电信号的意识障碍状态分类模块,根据片段分类的结果,分类整段信号的意识障碍状态。本发明为意识障碍状态的分析提供了一种有效的自动化辅助手段。
技术关键词
EasyEnsemble算法
脑电信号预处理
分类系统
动态趋势分析
集成学习方法
特征提取模块
子模块
非线性动力学特性
样本
分析脑电信号
公共卫生技术
频域特征
分布特征
分类器训练
频段
功率
系统为您推荐了相关专利信息
骨髓细胞图像
样本分类方法
分类网络
文本
预训练模型
事件分类方法
分布式光纤传感系统
融合特征
相位敏感光时域反射
超窄线宽激光器