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申请/专利权人：江苏科技大学
摘要：本发明公开了一种基于马尔可夫变迁场和改进的二维多重分形分析法的癫痫检测方法，包括获取脑电信号，得到EEG数据集，分析脑电信号特性；对EEG信号进行预处理，选择独立成分分析去除EEG中的噪声，并选取合适的EEG片段，实现数据分割技术；将EEG片段转换为二维图像；利用改进的二维MFDFA算法提取二维图像的多重分形谱特征；构建卷积神经网络作为癫痫检测模型，选取合适的多重分形谱特征作为模型输入特征，并根据数据训练集训练神经网络模型；将训练好的网络参数输入到测试集当中，实现癫痫检测。本发明实现了基于特征的CNN模型，用于通过MTF图像检测癫痫，进一步提高了癫痫检测的准确率，以及在复杂噪声背景下的泛化性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于马尔可夫变迁场和改进的二维多重分形分析法的癫痫检测方法，其特征在于：包括如下步骤：1获取脑电信号，得到EEG数据集，分析脑电信号特性；2对EEG信号进行预处理，选择独立成分分析去除EEG中的噪声，并选取合适的EEG片段，实现数据分割技术；3将EEG片段转换为二维图像；4利用改进的二维MFDFA算法提取二维图像的多重分形谱特征；5构建卷积神经网络作为癫痫检测模型，选取合适的多重分形谱特征作为模型输入特征，并根据数据训练集训练神经网络模型；6将训练好的网络参数输入到测试集当中，实现癫痫检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏科技大学 基于马尔可夫变迁场和改进的二维多重分形分析法的癫痫检测方法
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