一维卷积神经网络的自编码癫痫发作异常检测模型OA北大核心CSTPCDMEDLINE
目的将一维卷积神经网络(1DCNN)作为自编码模型的特征提取网络,利用1DCNN对头皮脑电信号(EEG)局部特征的感知能力来提高自编码模型(AE)在低维特征空间的表达能力,提出一种简单高效的癫痫异常检测模型。方法癫痫发作后会出现标志性的EEG波形变化,通过1DCNN的局部特征提取能力,捕捉正常信号的局部信息;利用正常数据训练自编码器,学习正常EEG数据在低维特征空间的表达,作为异常数据的癫痫EEG数据会脱离正常数据的低维特征空间,从而自编码模型无…查看全部>>
欧嘉志;詹长安;杨丰
南方医科大学生物医学工程学院,广东广州510515南方医科大学生物医学工程学院,广东广州510515南方医科大学生物医学工程学院,广东广州510515
计算机与自动化
自编码器深度学习癫痫检测异常检测一维卷积神经网络
《南方医科大学学报》 2024 (9)
P.1796-1804,9
国家自然科学基金(61771233)。
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