[发明专利]基于时序特征和堆叠Bi-LSTM网络的棘波检测方法有效
| 申请号： | 202011504990.4 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112603334B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 曹九稳;徐镇迪;胡丁寒;蒋铁甲;高峰 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/369 | 分类号： | A61B5/369;A61B5/372;A61B5/374;A61B5/00 |
| 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： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时序特征提取和堆叠Bi‑LSTM网络的棘波检测方法。首先对输入的原始单通道脑电信号进行预处理操作，对预处理完的脑电信号进行分割，得到脑电信号片段，通过两种时序特征提取算法得到平滑非线性能量特征和形态学特征，对得到的两种时序特征进行裁剪以保证长度与脑电信号片段一致后，与脑电信号片段拼接得到特征矩阵，再利用得到的特征矩阵和标注信息，训练堆叠Bi‑LSTM网络模型；最后采用测试数据对训练好的堆叠Bi‑LSTM网络模型进行测试，根据测试结果进行模型性能优化。本发明方法通过循环神经网络模型对脑电时序特征进行有效学习达到对棘波放电精准检测的效果；能够同时检测棘波以及其产生通道位置。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时序 特征 堆叠 bi lstm 网络 检测 方法 | ||
【主权项】：
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