【摘 要】
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癫痫是一种常见的神经系统疾病,反复突然的癫痫发作给患者生活带来极大的影响,甚至给患者的身心健康造成严重的伤害。近年来,与癫痫诊断和治疗相关的技术研究受到各界的重视。为减少人工判读脑电图进行癫痫诊断的时间开销、提高癫痫检测效率,本文主要的研究工作如下。（1）提出一种基于双向门控循环单元神经网络的癫痫发作检测方法,即:在对长程多导联脑电图信号进行时频分解和特征提取的基础上,建立一种双向门控循环单元神经
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癫痫是一种常见的神经系统疾病,反复突然的癫痫发作给患者生活带来极大的影响,甚至给患者的身心健康造成严重的伤害。近年来,与癫痫诊断和治疗相关的技术研究受到各界的重视。为减少人工判读脑电图进行癫痫诊断的时间开销、提高癫痫检测效率,本文主要的研究工作如下。（1）提出一种基于双向门控循环单元神经网络的癫痫发作检测方法,即:在对长程多导联脑电图信号进行时频分解和特征提取的基础上,建立一种双向门控循环单元神经网络,并对网络输出进行移动均值滤波、阈值判断和发作融合等后处理操作,以实现脑电模式分类和癫痫发作检测。本文所建立的双向门控循环神经网络能够有效捕捉长程脑电图序列中的长期依赖性和相关性,使该检测方法具有较高的检测性能,在CHB-MIT头皮脑电数据集中约867小时的测试数据上,达到93.89%的平均检测灵敏度和98.49%的平均识别率。（2）为解决癫痫发作不同阶段脑电图数据量不平衡所带来的深层网络训练困难等问题,建立了一种基于VGGNet-16卷积网络迁移学习的癫痫发作检测方法。将在图像数据集上预训练的VGGNet-16网络,迁移到基于脑电图的癫痫发作检测中,并结合门控循环单元网络实现对癫痫脑电的模式识别。该癫痫发作检测方法在CHB-MIT脑电数据集中取得平均90.12%的检测灵敏度和96.29%的识别率。本文基于门控循环单元和迁移学习所建立的两种癫痫发作检测方法,具有良好的检测性能和临床应用前景,也为癫痫发作检测技术的发展提供了新的思路。
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