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申请/专利权人：东北电力大学
摘要：本发明涉及癫痫诊断技术领域，具体公开了一种基于脑电信号多域特征的癫痫发病预测诊断方法，包括生成对抗网络以无监督的方式进行训练，然后将训练后的鉴别器用作特征提取器，特征提取器生成的特征由两个全连接层对标记的EEG信号进行预测，Liu等人提出了一个多视图卷积神经网络框架，目的是获得时域和频域特征的共享表示，以此来预测癫痫发作，然后，我们使用1D‑CNN从EEG信号中提取额外特征，并使用这两个特征来估计癫痫发作事件的概率，本发明通过胶囊网络的向量化表示和动态路由机制使其对复杂和微妙的变化更敏感，不仅关注特征的存在与否，能够关注特征之间的相对位置和姿态变化，更好的捕捉时频图中的空间和层次关系，提高癫痫发作预测的准确率。
主权项：1.一种基于脑电信号多域特征的癫痫发病预测诊断方法，其特征在于，包括以下几个步骤：S1：增强空间特征；使用CSP算法选取一组最优空间滤波器进行投影，增强EEG空间特征；S2：进行特征提取；分别计算癫痫发作前期和发作间期两类EEG数据的协方差矩阵，捕捉其在各个通道间的线性关系和变异特征；S3：进行胶囊分类，构建胶囊网络预测模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 一种基于脑电信号多域特征的癫痫发病预测诊断方法
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