一種基于1D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MEG棘波檢測(cè)方法及系統(tǒng)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201910375675.7 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN110321783A 公開(kāi)（公告）日 2019-10-11
申請(qǐng)公布號(hào) CN110321783A 申請(qǐng)公布日 2019-10-11
分類號(hào) G06K9/00;G16H50/20 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 廖攀;徐明澤 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 北京慧腦云計(jì)算有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京君尚知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 北京慧腦云計(jì)算有限公司
地址 100036 北京市海淀區(qū)翠微路12號(hào)6層1單元602-06號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于1D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MEG棘波檢測(cè)方法及系統(tǒng)。本方法為：對(duì)每一樣本MEG數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，得到多個(gè)指定時(shí)間寬度的多通道數(shù)據(jù)片段，多個(gè)所述數(shù)據(jù)片段構(gòu)成該樣本MEG數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集；利用各樣本MEG數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練棘波檢測(cè)模型；該棘波檢測(cè)模型包括多個(gè)依次連接的基于1D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取單元，最后一特征提取單元依次與全局最大池化層、Dropout層、全連接層、輸出層連接；對(duì)于一待檢測(cè)MEG數(shù)據(jù)，首先對(duì)該待檢測(cè)MEG數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，生成該待檢測(cè)MEG數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集并將其輸入到訓(xùn)練好的棘波檢測(cè)模型，得到該待檢測(cè)MEG數(shù)據(jù)的棘波檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明具備實(shí)時(shí)性好、便于實(shí)現(xiàn)、定位精確度高等特點(diǎn)。