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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明提供了一种基于U‑Net网络的单通道脑电癫痫棘波检测方法及装置，属于智能医学技术领域，在训练阶段，获取已经标注好棘波出现位置的脑电信号作为输入样本，进行预处理得到预处理后的脑电样本，预处理后的脑电样本和棘波标签信息打包输入到模型训练模块，构建基于U‑Net的多任务深度学习模型进行优化训练并保存最佳参数；在验证阶段，将未标注好棘波出现位置的脑电信号作为输入样本，进行预处理，预处理后的脑电样本输入到训练好的模型进行检测，将检测结果输入到后处理模块进行进一步处理得到修正后的棘波出现位置。本发明既能够提高脑电棘波检测算法的准确率，也能为棘波位置的可视化提供有益帮助。
主权项：1.一种基于U-Net网络的单通道脑电癫痫棘波检测方法，包括训练阶段和验证阶段，其特征在于，训练阶段，包括以下步骤：将已标注好棘波出现位置的脑电信号作为输入样本；将输入样本输入到预处理模块进行预处理，得到预处理后的脑电样本；将预处理后的脑电样本输入到模型训练模块，建立基于U-Net的多任务深度学习模型并进行优化训练，得到最佳参数后保存；验证阶段，包括以下步骤：将未标注棘波出现位置的脑电信号作为输入样本；将输入样本输入到预处理模块进行预处理，得到预处理后的脑电样本；将预处理后的脑电样本输入到模型检测模块，进行分类检测和分割检测，得到分类检测结果和分割检测结果；将分类检测结果和分割检测结果输入到后处理模块，进一步处理得到修正后的棘波出现位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于U-Net网络的单通道脑电癫痫棘波检测方法及装置
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