结合不相关多线性判别分析与深度度量学习的癫痫检测方法

本发明公开了一种结合不相关多线性判别分析与深度度量学习的癫痫检测方法，属于癫痫检测技术领域，包括S1、收集原始脑电信号并对其进行预处理；S2、利用改进的S变换时频分解处理后的脑电信号，构成三阶脑电张量并通过不相关多线性判别分析提取脑电特征；S3、使用三元组网络度量学习分类器进行癫痫疾病分类；S4、使用Softmax函数来输出测试数据的概率分布，得到检测标签；S5、使用移动平均滤波器，用于消除突发的噪点和孤立的异常值，输出分类结果和后处理；本发明提供的一种结合不相关多线性判别分析与深度度量学习的癫痫检测方法，能够有效减少医生的工作负担，提高癫痫检测的效率和准确性，对临床诊断与治疗具有显著的推动作用。