[发明专利]一种面向癫痫脑电的识别方法有效
| 申请号： | 202011353490.5 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112450885B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 张锦;田森;刘熔;李强 | 申请（专利权）人： | 湖南师范大学 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B5/372;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 长沙市护航专利代理事务所(特殊普通合伙) 43220 | 代理人： | 谢新苗 |
| 地址： | 410081 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向癫痫脑电的识别方法，包括以下步骤：S1、构建基于一维卷积神经网络的简化深度学习模型L‑NET；S2、采集脑电数据；S3、所述脑电数据经过EMD预处理，输入简化深度学习模型L‑NET；S4、所述简化深度学习模型L‑NET采用RMSProp算法作为模型优化算法，通过预定义的目标函数来进行损失估计。本发明设计的模型参数更少，效率更高。且通过实验验证，原始数据经过EMD处理后取前三阶分量，再利用一维CNN做分类识别这种方式识别率最高。相比于二维CNN，在简化癫痫脑电识别过程的同时，也提高了识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 癫痫 识别 方法 | ||
【主权项】：
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