一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自編碼癲癇發(fā)作異常檢測(cè)模型

摘要： 目的 將一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1DCNN）作為自編碼模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)，利用1DCNN對(duì)頭皮腦電信號(hào)（EEG）局部特征的感知能力來提高自編碼模型（AE）在低維特征空間的表達(dá)能力，提出一種簡(jiǎn)單高效的癲癇異常檢測(cè)模型。方法 癲癇發(fā)作后會(huì)出現(xiàn)標(biāo)志性的EEG波形變化，通過1DCNN的局部特征提取能力，捕捉正常信號(hào)的局部信息；利用正常數(shù)據(jù)訓(xùn)練自編碼器，學(xué)習(xí)正常EEG數(shù)據(jù)在低維特征空間的表達(dá)，... ... （共9頁）