杭州电子科技大学曹九稳获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利多分类器融合的自适应脑区脑电伪迹检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115486858B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211162255.9，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权多分类器融合的自适应脑区脑电伪迹检测方法是由曹九稳;方智波;郑润泽;赖晓平;蒋铁甲;高峰设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本多分类器融合的自适应脑区脑电伪迹检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多分类器融合的自适应脑区脑电伪迹检测方法。本发明步骤：1、对多通道的脑电EEG信号进行滤波和多类伪迹类别划分；2、针对得到的每类伪迹信号对应的脑部区域分析和通道关联性分析，得到每类伪迹的区域信息和通道信息；3、对每类伪迹的通道信息进行特征提取；4、针对区域信息和提取的特征，使用ReliefF算法和mRMR算法进行两阶段的特征选择，建立特征分组；5、使用机器学习算法结合选取的特征进行分类模型的训练；6、针对步骤5所训练得到的多个分类器进行系统搭建。本发明克服了临床上人工定位伪迹的繁琐，提高了异常信号的快速定位，解决了现有伪迹识别技术的单调性，同时可以实现对多通道脑电EEG数据进行实时的伪迹检测。
本发明授权多分类器融合的自适应脑区脑电伪迹检测方法在权利要求书中公布了：1.多分类器融合的自适应脑区脑电伪迹检测方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1、对多通道的脑电EEG信号进行滤波和多类伪迹类别划分；多类伪迹类别包括眨眼伪迹信号、额区肌电信号、咀嚼伪迹信号、颞区肌电信号、意义不明确的脑电信号； 步骤2、针对步骤1划分得到的每类伪迹信号对应的脑部区域分析和通道关联性分析，得到每类伪迹的区域信息和通道信息； 步骤3、对每类伪迹的通道信息进行特征提取，共提取28维特征； 步骤4、针对步骤2划分的区域信息和步骤3提取的特征，使用ReliefF算法和mRMR算法进行两阶段的特征选择，建立特征分组； 步骤5、使用机器学习算法结合步骤4选取的特征进行分类模型的训练； 步骤6、针对步骤5所训练得到的多个分类器进行系统搭建。
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