基于卷积神经网络的癫痫脑电自动分类.pdf

"基于卷积神经网络的癫痫脑电自动分类" 本文主要介绍了基于卷积神经网络的癫痫脑电自动分类方法。该方法通过结合卷积神经网络和脑电信号处理技术，实现了癫痫脑电信号的自动分类和检测。 在该方法中，首先对脑电信号进行预处理，以去除噪音和 artefact，并将脑电信号转换为适合卷积神经网络输入的格式。然后，使用卷积神经网络对预处理后的脑电信号进行分类，实现癫痫脑电信号的自动检测和分类。 实验结果表明，该方法可以有效地区分健康脑电和癫痫脑电，并且可以 further 分别癫痫脑电的间歇期和发作期。这项技术的应用前景广阔，能够为临床医生提供更加准确和快速的诊断工具，减少医护人员的工作强度。 在该研究中，作者还讨论了癫痫的定义、特点和分类，并对脑电信号的处理和分析进行了详细的介绍。同时，作者也对卷积神经网络在癫痫脑电分类中的应用进行了讨论，并对未来的研究方向进行了展望。 本文介绍了一种基于卷积神经网络的癫痫脑电自动分类方法，该方法能够实现癫痫脑电信号的自动检测和分类，有着广阔的应用前景。 癫痫是一种慢性脑功能障碍综合征，全世界有近6500万人受到癫痫的困扰，约占世界人口的1%。癫痫的病因多样，病程长期反复，不仅严重危害患者健康，还会给患者带来巨大的精神压力。 脑电图的发展提供了一种无创和低成本的有效技术，可以在临床中试验探测大脑皮层的脑活动和相关疾病。大量研究表明，癫痫脑电与正常脑电显著不同。癫痫患者的脑活动通常包括发作间歇期和发作期，当脑活动从一种状态向另一种状态演变时脑电信号会发生较为明显的变化，因而，脑电图是临床诊断癫痫的重要依据。 临床上常用的癫痫检查手段之一的长程脑电检查，是经过专家的目测来分析脑电信号，以此确定癫痫发作的情况，有助于医生发现病人的病灶并进行相应的治疗。但人工观察和检测长程脑电信号是一项复杂而耗时的工作，繁重的工作量容易引起医护人员疲劳而导致人工检测结果的不准确，而且往往要通过专业经验来做出判断，因此脑电图的自动检测与分类就越发显得迫切与重要。 20世纪60年代以来，癫痫技术有了很大的发展，卷积神经网络的应用也日益广泛。该技术可以应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。但是，卷积神经网络在癫痫脑电分类中的应用还处于初级阶段，需要进一步的研究和发展。 本文介绍了一种基于卷积神经网络的癫痫脑电自动分类方法，该方法能够实现癫痫脑电信号的自动检测和分类，有着广阔的应用前景。该方法可以为临床医生提供更加准确和快速的诊断工具，减少医护人员的工作强度。