《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于LSTM模型的单导联脑电癫痫发作预测

Epileptic seizure prediction from single channel scalp EEG based on LSTM model

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作者 单绍杰,李汉军,王璐璐,唐晓英
机构 北京理工大学 生命学院
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摘要 针对目前癫痫发作实时自动预测困难的问题,将开展以LSTM模型为基础的癫痫发作预测的研究,构建了基于LSTM的神经网络模型对癫痫发作进行预测。首先,将采集到的癫痫脑电数据进行预处理,然后提取单导联脑电小波能量特征,结合构建的基于LSTM的模型来识别癫痫发作前期和发作间期的状态,从而实现癫痫发作的预测。与传统的SVM和MLP相比,本方法取得了98.5%的分类精度和零误警的结果。为未来开发癫痫发作预警系统提供了理论基础,在临床应用上具有较大的潜在价值。
关键词 癫痫发作预测;单导联;小波能量;LSTM;
基金项目 国家自然科学基金资助项目(81471743)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2018-11-009.html
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中图分类号 TP183
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