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基于数据增强和对抗优化的跨病人癫痫脑电信号分类方法
摘要文本
本发明涉及一种基于数据增强和对抗优化的跨病人癫痫脑电信号分类方法，属于癫痫检测技术领域，解决了现有技术中癫痫跨病人脑电信号分类方法准确率和效率低的问题。方法包括以下步骤：获取脑电信号片段，对其中的癫痫发作期脑电信号片段进行数据增强，基于数据增强后的脑电信号片段构建训练样本集；构建跨病人癫痫脑电信号分类模型，采用对抗优化策略基于所述训练样本集对所述跨病人癫痫脑电信号分类模型进行训练，得到训练好的跨病人癫痫脑电信号分类模型；将待分类脑电信号输入训练好的跨病人癫痫脑电信号分类模型得到待分类脑电信号的分类结果。实现了快速准确的跨病人癫痫患者脑电信号分类。
申请人信息
- 申请人:北京大学; 北京大学重庆大数据研究院
- 申请人地址:100871 北京市海淀区颐和园路5号
- 发明人: 北京大学; 北京大学重庆大数据研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于数据增强和对抗优化的跨病人癫痫脑电信号分类方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311443629.9 |
| 申请日 | 2023/11/1 |
| 公告号 | CN117435993A |
| 公开日 | 2024/1/23 |
| IPC主分类号 | G06F18/2415 |
| 权利人 | 北京大学; 北京大学重庆大数据研究院 |
| 发明人 | 周晓华; 张宗鹏; 肖命清; 林宙辰; 林通 |
| 地址 | 北京市海淀区颐和园路5号; 重庆市沙坪坝区西园北街6号附6号 |
专利主权项内容
1.一种基于数据增强和对抗优化的跨病人癫痫脑电信号分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取脑电信号片段，对其中的癫痫发作期脑电信号片段进行数据增强，基于数据增强后的脑电信号片段构建训练样本集；构建跨病人癫痫脑电信号分类模型，采用对抗优化策略基于所述训练样本集对所述跨病人癫痫脑电信号分类模型进行训练，得到训练好的跨病人癫痫脑电信号分类模型；将待分类脑电信号输入训练好的跨病人癫痫脑电信号分类模型得到待分类脑电信号的分类结果。