一种面向癫痫监测的小样本脑电信号分类方法

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一种面向癫痫监测的小样本脑电信号分类方法
申请号:CN202411575006
申请日期:2024-11-06
公开号:CN119441950B
公开日期:2025-10-24
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种面向癫痫监测的小样本脑电信号分类方法,属于脑电信号处理及分类技术领域,其方法具体包括:构建癫痫四分类融合模型,包括:共享网络层、二分类子网络层和三分类子网络层,获取癫痫脑电信号样本,将癫痫脑电信号样本输入到共享网络层,对癫痫脑电信号样本进行特征提取,捕捉癫痫脑电信号的复杂特征,将提取的癫痫脑电信号的复杂特征输入至癫痫四分类融合模型中,输出脑电信号分类结果,利用条件加权投票算法对脑电信号分类结果进行加权投票,输出投票结果,考虑了不同时期的数据特征差异以及数据量差异,通过将四分类任务拆分为二分类和三分类,结合条件加权投票算法,使得模型在发作期很少的小样本情况下也能保持较好的学习效果和速率。
技术关键词
脑电信号分类方法 脑电信号分类系统 斯皮尔曼相关系数 癫痫脑电信号特征 投票算法 皮尔逊相关系数 样本 一维卷积神经网络 注意力机制 特征提取模块 通道 特征提取单元 脑电信号处理 矩阵 时间序列特征 LSTM模型
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