[发明专利]一种基于EEG单样本深度学习的癫痫检测方法在审
| 申请号： | 202210488314.5 | 申请日： | 2022-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN114886438A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 潘亚燕;吴建祥 | 申请（专利权）人： | 嘉兴市第二医院 |
| 主分类号： | A61B5/369 | 分类号： | A61B5/369;A61B5/00;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H50/20 |
| 代理公司： | 嘉兴启帆专利代理事务所(普通合伙) 33253 | 代理人： | 李伊飏 |
| 地址： | 314001 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种单样本脑电波信号(Electroencephalogram，EEG)深度学习的癫痫检测方法，包括如下步骤：采集EEG信号，通过信号段随机截取、信号加噪和功率归一化对EEG信号样本进行增强，计算EEG变换域序列，以此构建EEG训练集和验证集；构建癫痫分类卷积神经网络，从4种EEG输入序列中提取深度特征，利用特征融合机制将提取后的特征进行拼接得到更稳定的融合特征，将融合特征连接送给用于分类的全连接层；基于训练集和验证集对卷积神经网络进行训练，得到用于癫痫检测的最优网络参数；获取待检测EEG信号，截取待检测EEG信号段，并计算各信号段的EEG变换域序列，输入训练得到的最优网络模型，根据输出置信度进行癫痫检测。本发明能提高单样本场景下癫痫检测的准确率以及稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 eeg 样本 深度 学习 癫痫 检测 方法 | ||
【主权项】：
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