[发明专利]一种基于二维卷积神经网络的癫痫发作状态识别方法在审
| 申请号： | 202011046788.1 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112200228A | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 梁廷伟;金显吉;吴字宇;代红伟 | 申请（专利权）人： | 黑龙江吉远健康科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/14;G06K9/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 张宏威 |
| 地址： | 150028 黑龙江省哈尔滨市高新技术产业开发*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于二维卷积神经网络的癫痫发作状态识别方法。本发明涉及癫痫信号模态识别技术领域，采集的手腕端加速度动作信号，将得到的数据进行滤波降噪、合成加速度、标准化、划窗分割以及时频域联合分析等数据预处理；划分训练集、验证集和测试集，得到统一格式的样本数据集；运用二维卷积神经网络算法进行深度学习，确定优化后的超参数组合；使用L2正则优化、Dropout正则优化算法和学习率衰减算法等优化方案对卷积神经网络模型进行优化；保存训练得到的最优模型，以便快速地识别癫痫发作状态。本发明使用二维卷积神经网络对样本数据进行分类，可以快速有效地识别出样本中处于癫痫发作状态的数据，提高癫痫识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 二维 卷积 神经网络 癫痫 发作 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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