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题名基于残差注意力神经网络模型的癫痫脑电信号分类
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作者
刘敏
张魁星
李丽萍
徐娟娟
李翔
魏本征
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机构
山东中医药大学智能与信息工程学院
山东大学附属山东省千佛山医院睡眠医学中心
山东中医药大学医学人工智能研究中心
山东中医药大学青岛中医药科学院
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出处
《北京生物医学工程》
2023年第3期263-270,共8页
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基金
国家自然科学基金(61872225)
山东省自然科学基金项目(ZR2020ZD44)
山东省研究生教育优质课程建设项目(SDYKC19148)资助。
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文摘
目的针对癫痫脑电信号特征提取过程复杂、信息提取不充分及分类精度较低等问题,本文提出一种基于残差注意力神经网络模型(residual attention module neural network,RAM-Net)用于实现癫痫脑电信号的自动分类。方法首先对脑电信号进行去噪和分段处理,使网络更有效提取细节特征;然后根据脑电信号在时频域幅值特点,将信号转换为二维时频图像作为模型输入;最后借鉴残差网络思想,在每个残差块中融合注意力机制,构建分类模型,在临床数据集上做验证。结果该方法分类准确率为97.16%,精确率为97.00%,可实现癫痫发作、间期和正常状态的脑电信号三分类。结论基于RAM-Net的癫痫脑电信号分类方法将脑电信号转化为二维图像,降低了方法复杂度;融合注意力机制增强了网络的有效信息提取能力,可为癫痫临床辅助诊断提供一种新的分析思路和处理方法。
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关键词
癫痫
脑电信号
时频分析
RAM-Net
注意力机制
残差网络
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Keywords
epilepsy
electroencephalogram(EEG)signal
time-frequency analysis
RAM-Net
attention mechanism
residual network
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分类号
R318.04
[医药卫生—生物医学工程]
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