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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>醫(yī)療電子>基于可調(diào)Q因子小波變換的癲癇腦電信號檢測方法

基于可調(diào)Q因子小波變換的癲癇腦電信號檢測方法

2021-05-18 | pdf | 2.58 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對癲癇腦電信號檢測問題,提出一種基于可調(diào)Q因子小波變換和遷移學(xué)習(xí)的癲癇腦電信號檢測方法。首先,對EEG信號進(jìn)行可調(diào)Q因子小波變換,并選擇能量差異較大的子帶進(jìn)行部分重構(gòu),重排重構(gòu)信號,將其表示為二維彩色圖像數(shù)據(jù);其次,通過對現(xiàn)有的癲癇發(fā)作自動檢測算法和深度可分離卷積網(wǎng)絡(luò)Ⅹ ception模型的分析,使用 Imagenet數(shù)據(jù)集分類的預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始仳,得到深度可分離卷積網(wǎng)絡(luò)Ⅹ ception的預(yù)訓(xùn)練模型;最后,利用遷移學(xué)習(xí)方法將 Xception模型的預(yù)訓(xùn)練結(jié)釆遷移至癲癇發(fā)作自動檢測任務(wù)。所提方法在BONN癲癇數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確度達(dá)到99.37%,敏感度達(dá)到100%,特異度達(dá)到98.48%,證明了該模型在癲癇發(fā)作自動檢測任務(wù)上具有良妤的泛化能力。與傳統(tǒng)檢測方法和其他深度學(xué)習(xí)方法相比,所提自動檢測方法達(dá)到了較高的準(zhǔn)確率,避免了人工設(shè)計和提取特征的過程,具有較好的應(yīng)用價值。

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