脑电波辅助治疗(智慧医疗方向)
电子工程学院
Electroencephalogram-Assisted Therapy (Smart Healthcare Direction)
利用单片机和传感器,设计电波采集装置,采集参与者的脑电波信号。对采集到的脑电波信号进行预处理,如滤波、降噪等,得到可用的脑电波数据。数据分级阶段使用机器学习算法对脑电波数据进行分析,如分类、聚类、回归等。要求参与者在完成任务时产生特定的脑电波信号,如集中注意力、放松等。实验过程中采集脑电波数据,并使用机器学习算法分析。
分析实验结果,评估机器学习算法的准确性和可靠性。
学生可以自行选择脑电波采集或者其他方式采集数据,自行设计数据集构建方法,验证方法,优化算法。除了抑郁情绪辅助、注意力缺陷判断之外,学生也可以自行设定实验目标,例如判断大脑疲劳程度,失眠的原因等。