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申请/专利权人：成都锦城学院
摘要：本发明公开了基于EEG数据的阿尔兹海默症分类系统，包括：预处理模块：对原始EEG数据进行数据标准化和去噪处理；数据剪切模块：对预处理后的EEG数据按时间长度进行不重复剪切；网络架构模块：网络架构模块构成深度学习模型架构，其包括输入层、数据处理层、输出层，数据处理层包括首尾依次串联的多个数据处理模块；训练模块：用于将剪切后的EEG数据输入网络架构模块中，训练调整模型参数；预测模块：用于将新的EEG数据输入训练好的模型中，进行AD、MCI、HA三分类预测。本发明能够更全面、自动的提取EEG数据的特征，通过对EEG数据预处理、剪切、提高模型对时序特征的敏感性，在多轮训练后，模型在阿尔兹海默症的三分类任务上具有较高的准确性和稳定性。
主权项：1.基于EEG数据的阿尔兹海默症分类系统，其特征在于：包括：预处理模块：对原始EEG数据进行数据标准化和去噪处理；数据剪切模块：对预处理后的EEG数据按时间长度进行不重复剪切，以适应网络架构模块的输入要求；网络架构模块：网络架构模块构成深度学习模型架构，其包括输入层、数据处理层、输出层，所述数据处理层包括首尾依次串联的多个数据处理模块，所述数据处理模块包括Conv模块和Mlp模块，所述Conv模块的输出与所述和Mlp模块的输入相连接，所述输出层的线性层将模型学到的高维特征映射到类别空间，执行层归一化后再通过线性层输出分类结果；训练模块：用于将剪切后的EEG数据输入网络架构模块中，经多轮训练调整模型参数，提高在训练集上的准确率；预测模块：用于将新的EEG数据输入训练好的模型中，进行AD、MCI、HA三分类预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都锦城学院 基于EEG数据的阿尔兹海默症分类系统
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