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申请/专利权人：太原理工大学
摘要：本发明提供了一种基于锚定卷积网络的癫痫脑电信号预警方法及装置，属于信号处理技术领域；解决了由于难以区分发作间期和发作前期数据的特征导致预测灵敏度不高或预测时间不长的问题；包括如下步骤：癫痫脑电信号采集；对采集的癫痫脑电信号进行预处理，并且对预处理后的脑电信号进行数据选取，构建锚定卷积网络ACN模型，具体如下：将输入ACN模型的数据放入膨胀因果卷积网络中；然后进行参数重写归一化；然后采用激活函数加速模型训练；然后进行随机失活；最后对整体进行一个残差连接；重复上述操作3次称为锚定块，将多个锚定块连接后形成锚定卷积网络ACN；对锚定卷积网络ACN模型进行训练并测试；癫痫脑电信号预警；本发明应用于癫痫发作前期预测。
主权项：1.一种基于锚定卷积网络的癫痫脑电信号预警方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：癫痫脑电信号采集；步骤二：对采集的癫痫脑电信号进行预处理，并且对预处理后的脑电信号进行数据选取，得到训练数据集；步骤三：构建锚定卷积网络ACN模型，具体如下：（1）将输入ACN模型的数据放入膨胀因果卷积网络中，更好的有效学习到前面输入数据的信息；（2）然后进行参数权重归一化；（3）然后采用激活函数加速模型训练；（4）然后进行随机失活；（5）最后对整体进行一个残差连接；（6）步骤（1）-（5）重复3次称为锚定块，将多个锚定块连接后形成锚定卷积网络ACN；步骤四：对锚定卷积网络ACN模型进行训练并测试，采用步骤二中处理后的脑电信号进行ACN模型训练，将部分训练数据和待测试数据共同输入至训练好的ACN模型中，输出待测试数据的发作间期和发作前期的预测标签数组；步骤五：癫痫脑电信号预警：对ACN模型输出的预测标签数组采用多层滑动窗口预测算法得到预警结果，当预警结果大于多层滑动窗口预测阈值时，认为是一次癫痫发作前预警，若发作预测范围点处于发作前设定时间内，则认为是一次正确预警，否则是一次错误预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 基于锚定卷积网络的癫痫脑电信号预警方法及装置
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