[发明专利]一种基于CNN与Transformer的癫痫检测系统

权利要求书

1.一种基于CNN与Transformer的癫痫检测系统，其特征在于，包括：

获取模块，其被配置为：获取待检测的多通道脑电信号；

预处理模块，其被配置为：对待检测的多通道脑电信号进行预处理；

检测模块，其被配置为：利用CNN和Transformer模型，得到待检测的多通道脑电信号的癫痫诊断结果；具体包括：将所述脑电信号切片输入到预先训练好的图注意力残差网络中，利用预先训练好的CNN与Transformer模型，对每个通道的脑电信号进行局部和全局的特征提取。

2.如权利要求1所述的一种基于CNN与Transformer的癫痫检测系统，其特征在于，所述对待检测的多通道脑电信号进行预处理，包括：

对待检测的多通道脑电信号进行去噪处理。

3.如权利要求2所述的一种基于CNN与Transformer的癫痫检测系统，其特征在于，所述对待检测的多通道脑电信号进行预处理，还包括：

对去噪处理后的每个通道的脑电信号，按照设定时间长度，划分为若干个时间段的脑电信号，即脑电信号切片。

4.如权利要求3所述的一种基于CNN与Transformer的癫痫检测系统，其特征在于，所述特征提取，包括提取每个通道信号的初始特征，以及每个通道之间的关系特征。

5.如权利要求4所述的一种基于CNN与Transformer的癫痫检测系统，其特征在于，所述特征提取后，将提取的特征通过分类器进行分类，并输出待检测的多通道脑电信号的癫痫诊断结果。

6.如权利要求5所述的一种基于CNN与Transformer的癫痫检测系统，其特征在于，所述预先训练CNN与Transformer模型，包括：

构建训练集、验证集和测试集；

构建CNN与Transformer模型。

7.如权利要求6所述的一种基于CNN与Transformer的癫痫检测系统，其特征在于，所述预先训练CNN与Transformer模型，还包括：

利用训练集、验证集和测试集，对图注意力残差网络进行训练、验证和测试，当损失函数达到最小值，或迭代次数满足设定要求时，停止训练，得到训练好的CNN与Transformer模型。

8.如权利要求7所述的一种基于CNN与Transformer的癫痫检测系统，其特征在于，所述训练集、验证集和测试集中均包含已知癫痫或非癫痫诊断结果的脑电信号。

9.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种基于CNN与Transformer的癫痫检测方法，所述方法包括以下步骤：

获取待检测的多通道脑电信号；

对待检测的多通道脑电信号进行预处理，将预处理后脑电信号进行切片，为输入到模型做准备；

将所有读取的切片，均输入到预先训练好的CNN和Transformer模型中，输出待检测的多通道脑电信号的癫痫诊断结果。

10.一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，其特征在于，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种基于CNN与Transformer的癫痫检测方法，所述方法包括以下步骤：

获取待检测的多通道脑电信号；

对待检测的多通道脑电信号进行预处理，将预处理后的每一个通道的信号进行切片；

将所有读取的切片，均输入到预先训练好的CNN和Transformer模型中，输出待检测的多通道脑电信号的癫痫诊断结果。