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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于清醒脑电数据的抽动症辅助检测方法及系统，建立了基于残差瓶颈结构的改进的ResNet50网络，并通过获取历史的清醒脑电数据对改进的ResNet50网络进行训练，得到训练后的改进的ResNet50网络后，根据实际用户的清醒脑电数据，既能够获得实际用户的脑电数据异常的概率和用户的脑电数据正常的概率。本发明的清醒脑电数据的获取相对容易，且残差瓶颈结构的使用，能够捕捉清醒的脑电数据中的微小波动变化，所得到的输出结果，能够为医护人员提供有效的依据。
主权项：1.一种基于清醒脑电数据的抽动症辅助检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取历史的清醒脑电数据，并对所述清醒脑电数据进行预处理；所述清醒脑电数据包括正常的清醒脑电数据和异常的清醒脑电数据；S2：建立基于残差瓶颈结构的改进的ResNet50网络，以根据多分类交叉熵损失函数和预处理后的清醒脑电数据对所述改进的ResNet50网络进行训练，获取训练后的改进的ResNet50网络；S3：根据用户的清醒脑电数据以及所述训练后的改进的ResNet50网络，获取用户的脑电数据正常的概率和用户的脑电数据异常的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于清醒脑电数据的抽动症辅助检测方法及系统
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