基于EEG脑电分析与深度学习的耳鸣分级方法及系统

本发明公开了基于EEG脑电分析与深度学习的耳鸣分级方法及系统，涉及耳鸣分级技术领域，包括：在预训练阶段，将不同耳鸣严重程度的耳鸣患者的EEG信号转化为EEG图输入到EEG自编码器中，提取EEG信号中的潜在特征，并在下游微调阶段输入五分类的线性分类器中，得到每个耳鸣严重级别的概率，根据概率预测耳鸣的严重程度。经过训练，得到一个包含用于EEG特征提取的EEG自编码器和用于生成患者耳鸣严重程度的线性分类器的深度神经网络模型。使用深度神经网络模型获取待分级耳鸣患者的耳鸣严重程度属于五个等级中每个严重级别的概率，从而精准预测耳鸣的严重程度，有助于医疗人员为患者制定个性化的康复方案。