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基于CNN模型的癫痫发作预警算法
- 专利权人:
- 哈尔滨工业大学
- 发明人:
- 臧天仪,闵腾飞,王福旭,王跃莹
- 申请号：
- CN201910002013.5
- 公开号：
- CN109674469A
- 申请日:
- 2019.02.01
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 基于CNN模型的癫痫发作预警算法,是一种基于深度学习的早期癫痫发作预警方法。该发明提出了一种基于CNN模型的癫痫发作预警算法,旨在实现一种癫痫发作预警系统。该算法首先对在IEEG监测下的癫痫患者颅内脑电图(EEG)数据进行预处理,然后基于CNN模型并通过Softmax,Minmax,和Median来标准化预测原始结果,分析基于CNN模型提取癫痫患者EGG数据的ROC曲线和灵敏度特异性分析曲线,得到基于CNN模型的原始预测AUC值。该算法的原始预测AUC值为0.790,也就是说该算法的CNN模型已经学到了预测癫痫的关键信息,能够准确预测基于脑电数据集的癫痫发作时或癫痫发作前状态变化。该算法可用于控制癫痫发作,并可提醒患者何时需要注意驾驶或游泳等潜在危险的活动。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
