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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(hào)檢測(cè)方法

      基于可調(diào)Q因子小波變換的癲癇腦電信號(hào)檢測(cè)方法

      2021-05-18 | pdf | 2.58 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)癲癇腦電信號(hào)的檢測(cè)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(hào)檢測(cè)方法。首先，對(duì)EEG信號(hào)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(hào)，將其表示為二維彩色圖像數(shù)據(jù);其次，通過對(duì)現(xiàn)有的癲癇發(fā)作自動(dòng)檢測(cè)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(dòng)檢測(cè)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(dòng)檢測(cè)任務(wù)上具有良妤的泛化能力。與傳統(tǒng)檢測(cè)方法和其他深度學(xué)習(xí)方法相比，所提自動(dòng)檢測(cè)方法達(dá)到了較高的準(zhǔn)確率，避免了人工設(shè)計(jì)和提取特征的過程，具有較好的應(yīng)用價(jià)值。

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