[发明专利]一种基于自监督学习和图神经网络的新生儿惊厥识别系统在审
| 申请号： | 202310048861.6 | 申请日： | 2023-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN116035596A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 何爱军;杭奕溢;张文翔 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | A61B5/372 | 分类号： | A61B5/372;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/0442;G06N3/09;A61B5/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于自监督学习和图神经网络的新生儿惊厥识别系统，包括惊厥数据集建构模块，采集数据集并进行存储标注工作；惊厥数据预处理模块，对数据集进行分类去重、重采样、频域过滤以及特征归一化处理；图网络模型搭建模块，对脑电信号进行动态时空建模；自监督学习模块，通过利用图的动态时空特征预测未来的脑电图数据进行学习；新生儿惊厥识别模块，将数据集中的识别部分输入自监督学习好的模型，后接一个全连接层，池化层和识别层，完成惊厥症状的识别。本发明能够准确地识别新生儿脑电惊厥症状，满足临床医生的应用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 神经网络 新生儿 惊厥 识别 系统 | ||
【主权项】：
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