摘要
本申请公开了一种癫痫检测方法、装置、设备及介质。其中,该方法通过获取目标群体的历史生理数据,并基于历史生理数据生成训练数据集;其中,历史生理数据包括脑电图数据、心电图数据、皮肤电活动数据和癫痫发作时间数据;利用训练数据集对预设癫痫检测模型进行训练,得到训练后的初始癫痫检测模型,并对初始癫痫检测模型进行微型机器学习以部署至微控制器;基于微控制器,对待检测对象在当前时间段的待测生理数据进行检测,确定待检测对象的当前身体状态。本技术方案,通过将癫痫检测模型进行微型机器学习以部署在微控制器上,有效降低了癫痫检测模型的运行功耗,实现了对癫痫患者身体状态的快速准确检测。
技术关键词
历史生理数据
癫痫检测方法
脑电图数据
生成训练数据
微控制器
时间段
对象
剪枝模型
癫痫检测装置
身体
可读存储介质
分段
数据获取模块
计算机
处理器通信
样本
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物理存储位置
报文转发装置
多模态
动作指令信息
接收器模块
辅助诊断方法
状态转换概率
原始脑电信号
多尺度特征提取
卷积模块
声控电路
电压检测芯片
汽车电瓶电压
语音
降压开关调节器
调节设备
人机交互模块
因子
数据采集模块
电气设备