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| 基于深度学习的癫痫脑电通道选择与发作检测 | |
| 摘 要： | 传统癫痫发作通道选择方法需要提取特征,然后人工进行特征选择,最后基于所选特征训练分类器实现发作检测.为优化特征提取与选择过程,提出一种具有自学习特性,基于深度学习的癫痫脑电通道选择与发作自动检测组合模型.该方法利用卷积自编码器对癫痫脑电数据进行自适应特征提取,获得代表不同通道的特征子集;依据费舍尔准则筛选出特征子集与脑电通道;通过基于参数迁移的一维卷积神经网络实现癫痫发作脑电信号的检测.使用PhysioNet网站中的CHB-MIT数据库中8例有效数据量较为充足的病患脑电数据对组合模型进行有效性评价.对比该方法与基于方差、方差差异性和随机筛选方法得到的结果,在测试集上对癫痫发作检测的准确率、真阳性率、假阳性率的平均值分别达到了92.79%、93.07%、5.16%,均优于其他方法,且模型收敛速度所需的迭代次数平均仅为其他方法的10%.该方法在癫痫脑电发作检测效果和模型训练成本方面都有一定优势,且在进行脑电通道筛选时不需要手动提取特征,同时也可用于阿尔兹海默症等其他脑部疾病辅助诊断个性化检测模型的建立. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |