公开(公告)号：CN118557150A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410646828.8

申请日：2024-05-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 李文浩 ,  林关宁 ,  侯震宇 ,  叶振鸿 ,  陈江平

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明提供了一种基于脑电数据进行癫痫发作检测和自动标注的方法和系统，包括：步骤1：获取存在癫痫发作可能性的脑电图记录，并进行预处理；步骤2：搭建基于深度学习的SC‑LSTM模型，包括两个并行的特征提取模块和一个分类模块，用于癫痫脑电图的特征提取、特征选择融合和癫痫检测分类。本发明采用的深度学习技术可以自动从EEG信号中捕获有效特征，并实现端到端的癫痫发作检测，将深度学习技术应用于癫痫发作检测可以减轻神经科医生的工作负担，促进工作效率，并提高检测准确性。