[发明专利]基于单通道脑电信号和卷积神经网络的癫痫诊断装置

权利要求书

1.一种基于单通道脑电信号和卷积神经网络的癫痫诊断装置，包括下列模块：

预处理模块，用于

1)使用8阶巴特沃斯低通滤波器消除运动伪影和肌电干扰；

2)使用中值滤波器进行基线校正；

3)使用陷波滤波器去除50Hz工频干扰。

模型构造及训练模块，包括：

1)基于卷积神经网络构造2分类模型，使用3个卷积层和1个池化层，再使用3个连续的全连接层，卷积层和全连接层使用激活函数；

2)卷积层：第一层、第三层和第四层是卷积层，输入矩阵和卷积核进行卷积操作，进而提取出数据特征；

3)非线性激活层：为使模型能够解决非线性问题，对其加入非线性因素；

4)池化层：采用最大值池化的方式；

5)全连接层；在数据被送入全连接层前，使用Flatten层将多维数据压缩为一维，前两个全连接层后的激活函数是ReLU，而第三个后面的是Softmax，最后的2个输出单元表示正常脑电和癫痫脑电信号的分类；

6)使用10折交叉验证方式训练模型；

模型结构及超参数调整模块，用于

1)选取交叉熵函数作为损失函数，并绘制出模型的验证集准确率和损失函数曲线；

2)使用反向传播调整模型结构和超参数，继续进行训练；

模型测试及保存模块，用于：

1)使用测试集测试模型的分类准确率；

2)保存准确率最高的模型，用于癫痫诊断。