【摘 要】
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癫痫发作预测的主要研究为检测发作前期状态。尽管癫痫发作预测研究众多,其准确率也在不断提升,但其应用于临床分析还为时过早,主要原因在于缺乏令人信服的统计检验和实验可
【机 构】
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中山大学中山医学院,中山大学数据科学与计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61876194),国家重点研发计划专项(2016YFC0901602,2018YFC0116902),广东大数据科学中心联合基金项目(U1611261)
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癫痫发作预测的主要研究为检测发作前期状态。尽管癫痫发作预测研究众多,其准确率也在不断提升,但其应用于临床分析还为时过早,主要原因在于缺乏令人信服的统计检验和实验可重复性。基于此,本研究回顾了癫痫预测算法研究框架,从信号采集到性能评价等,着重于信号处理和信号识别,讨论提出优化癫痫预测模型框架,用于实现更准确可靠的发作预测。
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