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一种基于脑电与深度学习的精神分裂症探测方法
- 专利权人:
- 天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心)
- 发明人:
- 秦迎梅,王若凡,韩春晓,郑海令,车艳秋,刘靖
- 申请号：
- CN202011248815.3
- 公开号：
- CN112244875A
- 申请日:
- 2020.11.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于脑电与深度学习的精神分裂症探测方法，包括提取测试样本、将所得测试样本转换为测试输入图像、将所得测试输入图像输入到深度学习模型中，并且进行鲁棒性特征提取得到鲁棒性特征、将提取到的鲁棒性特征输入到极限学习机分类器中，进行精神分裂症的探测并输出探测结果。其深度学习模型由卷积神经网络和长短期记忆神经网络构成。卷积神经网络可以利用卷积层进行特征提取，不需要反复寻找合适的特征，节省了大量的时间。同时，利用卷积层进行特征提取，可以通过改变卷积核的大小来提高对精神分裂症探测的准确度，操作简便，速度更快，并且可使准确度高达90％以上。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
