基于脑网络特征和单导联特征的癫痫信号检测方法及装置
- 专利权人:
- 北京邮电大学
- 发明人:
- 康桂霞,王盈,包正峰
- 申请号：
- CN202211424261.7
- 公开号：
- CN115736828A
- 申请日:
- 2022.11.14
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于脑网络特征和单导联特征的癫痫信号检测方法及装置，首先利用双分支结构的多尺度神经网络提取不同频域的单导联特征；然后利用基于皮尔逊相关性构建的时变脑网络提取脑网络时变特征，通过卷积层提取抽象高阶脑网络时变特征；再将抽象高阶脑网络时变特征和不同频域的单导联特征进行自适应特征融合，评估信号的致痫性。本发明不仅考虑了单通道SEEG数据的多尺度特征，而且通过脑功能网络获得了通道之间的相关性，使模型能够更全面地评估信号的致癫痫性，同时将交叉规范和自我规范被创新地应用于减少个体差异，本发明方法在检测癫痫信号的应用上表现出高准确率和高敏感度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
