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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>醫(yī)療電子>一種融合深度和淺層特征的多視覺(jué)癲癇檢測(cè)算法

      一種融合深度和淺層特征的多視覺(jué)癲癇檢測(cè)算法

      2021-04-07 | pdf | 6.72 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　癲癇是一種常見(jiàn)的精神疾病。通過(guò)分析EEG信號(hào)可以監(jiān)控癲癇病人的狀態(tài)，在病人發(fā)病時(shí)及時(shí)地發(fā)現(xiàn)并且介入來(lái)保護(hù)病人的生命安全。在癲癇檢測(cè)研究中，如何獲得有效的特征和構(gòu)建有效的分類(lèi)器是癲癇檢測(cè)和識(shí)別的關(guān)鍵。為了獲得更妤的癲癇檢測(cè)效果，提岀了一種融合深度和淺層特征的多視角癲癇檢測(cè)算法。該算法首先使用FFT和WPD來(lái)獲取EEG信號(hào)頻域和時(shí)頻域的淺層特征;然后使用CNN網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到頻域和時(shí)頻域的深度特征;進(jìn)一步使用多視角TSK模糊系統(tǒng)對(duì)淺層和深度特征進(jìn)行分類(lèi)模型的構(gòu)建。實(shí)驗(yàn)硏究表明，在EEG信號(hào)癲癇檢測(cè)方面，提岀的淺層特征和深度特征的效果與PCA、LDA等常用的特征提取方法相比均高出1%以上;使用融合深度特征和淺層特征的多視角癲癇檢測(cè)算法的分類(lèi)效果比單視甪算法的檢測(cè)效釆均高出1%以上，比單視角算法的平均檢測(cè)效果高出5%以上。

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