基于图卷积网络的多维增强癫痫发作预测系统
- 专利权人:
- 山东师范大学
- 发明人:
- 张飞燕,张坤,陈鑫,姜岩芸,郑元杰
- 申请号：
- CN202110443244.7
- 公开号：
- CN113288050A
- 申请日:
- 2021.04.23
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本公开提供了一种基于图卷积网络的多维增强癫痫发作预测系统，所述方案以多通道空间关系作为突破口，从“频+空+时”三个维度探索多通道空间关系对癫痫发作预测的贡献度，在此模型中，包括三个组成部分，分别为信息重构空间、图编码器及空时预测器。其中，模型所提及的信息重构空间以及图编码器允许对更丰富的癫痫脑电信号进行特征增强和特征提取，特别是探索了脑电各通道之间的相关性，从而增强特征表示，提高癫痫脑电预测发作的准确率；同时，所述方案中的空时预测器的核心结构采用了门控循环单元，用以探索癫痫脑电信号在时间层面的规律，通过降低网络参数规模，达到模型运行效率提高的目标。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
