一种两阶段的脑电异常信号检测方法

本公开涉及生物信息领域，提出了一种两阶段的脑电异常信号检测方法，包括：获取待检测的原始脑电信号数据；将原始脑电信号数据的时间序列输入至自编码器模型中，将原始数据x映射到低维中间表示h，再通过低维中间表示h重建信号z；当重建信号z的输出值域高于基于输入向量设定的预设阈值时，该数据点将被标记为异常信号，截取异常区域并划入候选区域；将候选区域的脑电信号时间序列通过一维卷积和深度可分离卷积提取并细化特征，再通过一维卷积神经网络的全连接层输出脑电信号时间序列的特征对应于每个类别的概率，得出异常类型。本发明提高了异常定位的准确性，也增强了对复杂脑电信号进行高效分析的能力。