基于深度学习的癫痫预警方法及装置
- 专利权人:
- 南京邮电大学
- 发明人:
- 金湛皓,方浩然,马辰煜,许宸瑞,徐欣
- 申请号：
- CN202210823611.0
- 公开号：
- CN115530754A
- 申请日:
- 2022.07.14
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2022
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种基于深度学习的癫痫预警方法及装置，该方法获取脑电信号数据，将脑电信号数据划分为发作发生期与正常期，设定发作发生期的脑电信号的时间长度，其中，发作发生期包括发生期与在发生期前的设定范围的发生间期；将脑电信号数据以设定时间分割为信号数据分段作为预处理后的脑电数据，将预处理后的脑电数据分为训练集与测试集；使用训练集对深度学习神经网络进行训练，获得深度学习预测模型；使用测试集对深度学习预测模型进行验证；采集患者的实时脑电信号，输入深度学习预测模型中进行预测。本发明能够实现提前较长时间预警，且准确性高，能够对患者起到有效的提前预警。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
