基于深度學(xué)習(xí)的癲癇腦電信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)算法研究

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摘要：文章提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM） 的集成模型，用于癲癇腦電信號(hào)的自動(dòng)檢測(cè)。系統(tǒng)集成了數(shù)據(jù)采集、信號(hào)預(yù)處理、特征提取、深度學(xué)習(xí)分類和實(shí)時(shí)報(bào)警模塊，實(shí)現(xiàn)了高精度、低延遲的癲癇發(fā)作檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，系統(tǒng)在高頻采集環(huán)境下，數(shù)據(jù)完整性達(dá)99.9%，檢測(cè)準(zhǔn)確率為98.5%，報(bào)警響應(yīng)延遲低于200ms，充分滿足臨床實(shí)時(shí)應(yīng)用需求。（剩余5273字）