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公开(公告)号：CN116172575A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310045589.6
申请日：2023-01-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/369 , A61B5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于通道优选和动态卷积神经网络的癫痫检测方法,本发明利用癫痫发作时脑电图的高频振荡特征初步定位癫痫发作起始区域，并经统计计算确定发作起始区域的中心导联；进而，计算中心导联与其他导联间的互信息与基尼指数，获得中心导联的动态相关性指数；接着，设计一种具有通道注意力机制的动态卷积神经网络模型，并结合导联的动态相关性指数实现癫痫检测。该模型具有根据输入通道特征动态改变卷积层参数的能力，增强了癫痫检测过程中的自适应性和鲁棒性。本发明方法能够获取源于发作起始区域的最优导联排序，且在不同受试者身上有良好的癫痫检测效果。
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