[发明专利]一种基于卷积神经网络的脑电高频振荡信号检测系统在审
| 申请号： | 201910479374.9 | 申请日： | 2019-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN110236536A | 公开（公告）日： | 2019-09-17 |
| 发明（设计）人： | 赖大坤;张馨月;马克非;阚增辉 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 甘茂 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于医学信号处理领域，具体提供一种基于卷积神经网络的脑电高频振荡信号检测系统，用以克服现有脑电高频振荡信号检测技术中高频噪声和尖峰波形导致的误检率高的问题。本发明包括：用户端、数据预处理模块、高频振荡信号预检测模块、卷积神经网络模块及统计模块，用户端用于脑电信号采集，并由数据预处理模块进行数据预处理，高频振荡信号预检测模块对脑电信号进行检测，得到疑似高频振荡片段，卷积神经网络模块用于对所有疑似高频振荡片段进行分类；该系统在检测HFOs时能够有效提高灵敏度，降低误检率，进而提高癫痫灶定位的准确率；同时该系统既可以使用头皮脑电、也可以使用皮层脑电，给予医生更多灵活性。 | ||
| 搜索关键词： | 高频振荡信号 卷积神经网络 脑电 数据预处理模块 高频振荡 检测模块 检测系统 误检率 用户端 脑电信号采集 医学信号处理 数据预处理 中高频噪声 尖峰波形 检测技术 脑电信号 皮层脑电 统计模块 头皮脑电 灵敏度 癫痫灶 检测 准确率 分类 医生 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的脑电高频振荡信号检测系统，包括：用户端、数据预处理模块、高频振荡信号预检测模块、卷积神经网络模块及统计模块；其特征在于，所述用户端用于完成系统参数设定与脑电信号采集；所述数据预处理模块根据设定系统参数对脑电信号进行分段、滤波及去除工频干扰处理；所述高频振荡信号预检测模块根据设定系统参数对数据预处理模块输出脑电信号进行检测，得到疑似高频振荡片段，并将疑似高频振荡片段进行小波变换得到信号时频图；所述卷积神经网络模块用于对所有疑似高频振荡片段进行分类；所述统计模块用于记录高频振荡信号预检测模块检测出的所有疑似高频振荡片段的时间节点信息、以及其在卷积神经网络模块中的分类结果信息。
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