一种基于脑电跨频带耦合的孤独症识别方法

本发明公开了一种基于脑电跨频带耦合的孤独症识别方法，涉及神经科学和医学的技术领域，方法步骤为：获取孤独症患者和正常人的原始脑电数据，并进行预处理，为孤独症患者和正常人设定标签，对处理后的脑电数据和标签构建训练样本集；对预处理后的脑电数据计算跨频带耦合的特征；构建基于脑电跨频带耦合的孤独症识别模型，使用训练集的跨频带耦合特征和标签利用深度学习的方法构建分类器；将未知标签的脑电数据特征放入分类器中，获得该脑电数据特征对应的标签，完成孤独症患者的识别过程。脑电的跨频带耦合特征反映了大脑内部神经兴奋抑制的平衡状态，基于此构建的孤独症分类识别模型有更好的分类效果。