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一种基于脑电图深度学习的辅助诊断方法及系统
- 专利权人:
- 中南大学
- 发明人:
- 陈志刚,肖雨桐,刘佳琦
- 申请号：
- CN201810909558.X
- 公开号：
- CN109009102B
- 申请日:
- 2018.08.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供了一种基于脑电图深度学习的辅助诊断方法及系统，用以解决癫痫疾病诊断准确度不高的问题，包括：S10：获取采集的脑电图样本数据，将脑电图样本数据整合至预设规范化模型中，得到规范化脑电图整型数据；S20：根据预设词嵌入模型，将规范化脑电图整型数据转换为词嵌入向量；S30：根据预设深度学习模型对词嵌入向量进行特征提取，并对提取后的特征进行时间标记以及识别诊断；S40：根据时间标记以及识别诊断，输出疾病发作概率，并对疾病发作概率超过预设概率的脑电图样本数据进行区分。本发明通过训练模型对病人的脑电图进行自动诊断，自动识别并标记脑电图中癫痫发作的时间区域，同时给出患病概率，减少临床医生的工作效率，提高诊断效率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
