摘要
本专利公开了一种大脑兴奋与抑制状态深度估计方法与监测装置,本方法提供一种时‑频域融合深度神经网络模型,利用离散小波变换对脑电图数据进行多级分解,提取不同频带信息;同时集成卷积神经网络和长短期记忆神经网络从脑电图数据和多频带信息中准确估计大脑兴奋与抑制状态;并引入注意力机制自适应融合时‑频特征,增强模型对关键特征的关注;采用神经集群模型生成的合成脑电图数据训练时‑频域融合深度神经网络模型,使其学习神经活动与大脑兴奋与抑制状态间的映射关系,解决了难以直接获取真实大脑兴奋与抑制状态标签的生理挑战,通过深度融合深度学习方法与神经建模技术,实现对大脑兴奋与抑制状态的深度估计和有效监测。