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基于CNN+LSTM和脑电信号的疼痛分类的研究
1
作者
樊楷
管林
+1 位作者
马俊嵩
刘海燕
《现代计算机》
2021年第2期3-7,共5页
脑电图是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包含大量的生理和病理信息。近年来,与疼痛相关脑电信号的研究是当前脑认知和临床治疗领域的研究热点和难点问题之一。使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)结合的C...
脑电图是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包含大量的生理和病理信息。近年来,与疼痛相关脑电信号的研究是当前脑认知和临床治疗领域的研究热点和难点问题之一。使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)结合的CNN+LSTM网络算法对疼痛和不痛的脑电信号进行二分类,准确率达到96%,与此同时Precision、Recall、F1-score分别达到96%、96%、96%,证明两种网络结合对研究疼痛的脑电信号是可行的。
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关键词
疼痛分类
脑电图
CNN
RNN
LSTM
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职称材料
题名
基于CNN+LSTM和脑电信号的疼痛分类的研究
1
作者
樊楷
管林
马俊嵩
刘海燕
机构
北华航天工业学院
廊坊市气象局
桂林电子科技大学
出处
《现代计算机》
2021年第2期3-7,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61401454、71532014)。
文摘
脑电图是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包含大量的生理和病理信息。近年来,与疼痛相关脑电信号的研究是当前脑认知和临床治疗领域的研究热点和难点问题之一。使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)结合的CNN+LSTM网络算法对疼痛和不痛的脑电信号进行二分类,准确率达到96%,与此同时Precision、Recall、F1-score分别达到96%、96%、96%,证明两种网络结合对研究疼痛的脑电信号是可行的。
关键词
疼痛分类
脑电图
CNN
RNN
LSTM
Keywords
Pain Classification
EEG
CNN(Convolutional Neural Network)
RNN(Recurrent Neural Network)
LSTM
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R402 [医药卫生—临床医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN+LSTM和脑电信号的疼痛分类的研究
樊楷
管林
马俊嵩
刘海燕
《现代计算机》
2021
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