电子信息技术

本发明公开了多通道高频脑电波耦合的脑网络参数特征提取方法及装置，属于脑‑机接口技术领域，该方法包括：采集受试对象脑电信号并从中提取子频带；根据子频带，获取子频带同步耦合特征矩阵；通过稀疏化子频带同步耦合特征矩阵作为连接矩阵构建脑网络并从中提取脑网络参数；通过脑网络参数加权求和建立脑网络特征参数集合；该装置包括采集单元、获取单元、构建脑网络单元以及设定单元，本发明提高了脑电信号中与任务相关成分的信噪比，提高了对快速序列视觉呈现下对目标识别的准确率，建立在快速序列视觉呈现任务状态下的脑网络与脑电响应的内在关系，也可以帮助研究大脑认知行为过程中大脑资源整合的方式。

脑疾病早期诊断：通过提取多通道高频脑电波耦合的脑网络参数特征，能够早期识别阿尔茨海默病、癫痫等脑疾病，提高诊断准确性。

脑机接口技术优化：该方法可为脑机接口提供更精准的脑电特征，提升信号解码效率，推动智能假肢、神经康复等领域的发展。

认知功能研究：通过分析脑网络参数特征，深入研究大脑认知功能和工作机制，为心理学和神经科学研究提供重要工具。

个性化神经调控治疗：基于脑网络特征的精准分析，可为抑郁症、帕金森病等神经系统疾病提供个性化神经调控治疗方案，提升治疗效果。

本发明利用脑电耦合特征到任务类型的映射，提高了脑电信号中与任务相关成分的信噪比，提高了对快速序列视觉呈现下对目标识别的准确率，该方法建立在快速序列视觉呈现任务状态下的脑网络与脑电响应的内在关系，也可以帮助研究大脑认知行为过程中大脑资源整合的方式，有助于进一步了解选择注意背后的神经机制，为快速序列视觉呈现目标任务的检测方法提供新思路。