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一种基于卷积神经网络和长短期记忆的脑电癫病发作信号检测方法
- 专利权人:
- 西京学院
- 发明人:
- 马亚红,黄珍涛,苏建云,蒋睿,高宇杰,杨钦
- 申请号：
- CN202210453005.4
- 公开号：
- CN114699093A
- 申请日:
- 2022.04.27
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2022
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于卷积神经网络和长短期记忆的脑电癫病发作信号检测方法，将所采集的多通道脑电数据设置标签，对训练数据进行预处理，分类结果通过分类器的特征融合函数获得，重新采集待检测多通道癫痫病人脑电信号并进行预处理获得多通道脑电矩阵，再输入到训练好的卷积神经网络和长短期记忆模型，得到分类结果，深度学习模型对待检测癫痫病人脑电数据H的脑电类型即癫病和非癫病自动进行标记分类；本发明通过深度特征提取和长短期记忆动态选择脑电通道并表达癫病特征，减少了对原始数据的处理，并在提升癫病检测率的同时，具有可解释性，还能与穿戴设备直接匹配使用，具有操作简单，准确率高的特点。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
