[发明专利]一种基于频谱能量图的癫痫脑电信号分类方法在审
| 申请号： | 201911196895.X | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN110960191A | 公开（公告）日： | 2020-04-07 |
| 发明（设计）人： | 高云园;高博;王翔坤;朱涛;席旭刚;马玉良 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B5/0476 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于频谱能量图的癫痫脑电信号分类方法。具体步骤为将癫痫脑电信号经过小波消噪，先进行功率谱密度分析。通过对每个通道脑电信号进行PSD分析，并绘制二维图像功率谱能量图。进行四类癫痫状态的分类分别为发作间期，发作前30分钟，发作前10分钟和发作时。本发明基于深度卷积神经网络，利用Inception‑v3，提出基于深度卷积神经网络癫痫脑电信号的分类预测算法。本发明更进一步提高了癫痫脑电信号的分类准确率，增加了预测癫痫发作前的时间，能更准更快地对癫痫进行预测和分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 频谱 能量 癫痫 电信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
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