公开(公告)号：CN118902392A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410977726.4

申请日：2024-07-22

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 余晓阳 ,  王刚 ,  李雯 ,  樊易美 ,  苗启珠

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/11 ,  A61B5/256 ,  A61B5/296 ,  A61B5/397 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2337

Abstract: 基于模糊聚类和长短时记忆网络的癫痫发作信号检测方法，对生理信号采集及预处理，再特征提取，通过模糊C均值聚类FCM将样本分为非发作期样本和潜在发作期样本，对潜在的发作期样本进行重构，并输入LSTM模型进行训练，根据训练好的LSTM模型估计潜在发作期样本的发作概率；本发明使用了两级分类器，通过对运动状态的筛选，降低了算法复杂度，提高了算法实时性；同时，结合了模糊C均值聚类和长短时记忆网络，提高了时序信息利用率，有效提高了算法性能，能够快速准确地判定癫痫发作，以提高癫痫发作检测的准确性和实用性。