[发明专利]基于三维四元图卷积神经网络的癫痫分类检测系统及方法有效
| 申请号： | 202210165084.9 | 申请日： | 2022-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN114224300B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 胡铃越;黎乐怡;马思琪;凌永权;赵楷龙;刘庆 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B5/374 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于三维四元图卷积神经网络的癫痫分类检测系统及方法，涉及生物医学信号处理的的技术领域，首先采集原始脑电信号样本，引入四元数的概念将原始脑电信号样本处理，融合不同脑电波频段的脑电通道信息，然后基于图结构，建立并融合脑电通道的位置特征信息和相对位置特征信息，将通道之间的关系联立，获取新的特征信息，使癫痫发作的信息获取更加多元，然后将获取的信息特征用于随机森林模型的训练，从而对正常脑电信号和癫痫信号进行识别分类，有助于癫痫检测分类准确率和效率的提高，减轻了医生工作负担。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 三维 图卷 神经网络 癫痫 分类 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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