基于注意力机制的EEG-fNIRS多模态时空融合分类方法
实质审查的生效
摘要
本发明提出了一种基于注意力机制的EEG‑fNIRS的多模态的时空融合分类算法。EEG具有高时间分辨率但是空间分辨率较低，而fNIRS具有高空间分辨率但是时间分辨率较低，本发明利用EEG、fNIRS的多模态融合信息提取在运动想象中的大脑指令，以充分利用EEG、fNIRS之间的信息优势互补。本发明针对运动想象的时空特征的提取，本发明采用CNN提取空间特征，然后再利用LSTM提取时间特征，同时在CNN中使用ECA注意力机制以将有限的资源专注于重要的特征。本发明能够在运动想象的分类任务中，充分利用多模态的时空特性，可以有效的提高大脑中指令的识别。
基本信息
专利标题 ：
基于注意力机制的EEG-fNIRS多模态时空融合分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114533085A
申请号 ：
CN202210152738.4
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王丹胡波陈佳明谭睎月
申请人 ：
北京工业大学
申请人地址 ：
北京市朝阳区平乐园100号
代理机构 ：
北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人 ：
刘萍
优先权 ：
CN202210152738.4
主分类号 ：
A61B5/369
IPC分类号 ：
A61B5/369 A61B5/372 A61B5/1455
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学；卫生学
A61B
诊断；外科；鉴定
A61B5/369
脑电图
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : A61B 5/369
申请日 : 20220218
申请日 : 20220218
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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