公开(公告)号：CN114224363A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202210087829.4

申请日：2022-01-25

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 曹九稳 ,  冯袁盟 ,  郑润泽 ,  王天磊 ,  蒋铁甲 ,  高峰 ,  刘俊飙

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于双流3D深度神经网络的儿童癫痫综合征辅助分析方法。首先对脑电数据进行预处理，然后将经过预处理的脑电数据，分别转换为双极纵向导联EEG数据和平均参考导联EEG数据；再提取时频特征和频空特征；最后将得到的时频、频空特征图片传入双流3D卷积神经网络中，通过双流3D卷积神经网络中的注意力机制模块将提取不同通道间的信息，最终把时频输入流和频空输入流的softmax概率输出进行平均加权得到相应儿童癫痫综合征类别。本发明能够获得较高的分类准确率，实现对儿童癫痫综合征的精确分类。

公开(公告)号：CN114224363B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202210087829.4

申请日：2022-01-25

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 曹九稳 ,  冯袁盟 ,  郑润泽 ,  王天磊 ,  蒋铁甲 ,  高峰 ,  刘俊飙

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于双流3D深度神经网络的儿童癫痫综合征辅助分析方法。首先对脑电数据进行预处理，然后将经过预处理的脑电数据，分别转换为双极纵向导联EEG数据和平均参考导联EEG数据；再提取时频特征和频空特征；最后将得到的时频、频空特征图片传入双流3D卷积神经网络中，通过双流3D卷积神经网络中的注意力机制模块将提取不同通道间的信息，最终把时频输入流和频空输入流的softmax概率输出进行平均加权得到相应儿童癫痫综合征类别。本发明能够获得较高的分类准确率，实现对儿童癫痫综合征的精确分类。

公开(公告)号：CN114010205A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111181419.8

申请日：2021-10-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 曹九稳 ,  冯袁盟 ,  郑润泽 ,  王建中 ,  蒋铁甲 ,  高峰

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  A61B5/16

Abstract: 本发明公开了一种3D注意力残差深度网络儿童癫痫综合征辅助分析方法。本发明步骤如下：步骤1：原始多通道EEG信号数据首先截取发作间期脑电数据，然后进行基线矫正，再分别使用陷波滤波器剔除50Hz工频干扰以及带通滤波器选择0.5Hz至70Hz频段，得到纯净的EEG信号。步骤2：对预处理好的EEG信号每4s一段采用加窗FFT提取时频特征，窗函数选用汉宁窗，提取的时频特征保存为大小为112*112的RGB图片。步骤3：将得到的时频特征图片输入并训练3D注意力残差卷积网络，其中注意力模块用于提取脑电通道间信息，最终通过Softmax概率输出层得到所属儿童癫痫综合征类别。本发明能够实现对儿童癫痫综合征的精确分类。