基于深度学习的癫痫预警方法及装置

    公开(公告)号:CN115530754A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202210823611.0

    申请日:2022-07-14

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的癫痫预警方法及装置,该方法获取脑电信号数据,将脑电信号数据划分为发作发生期与正常期,设定发作发生期的脑电信号的时间长度,其中,发作发生期包括发生期与在发生期前的设定范围的发生间期;将脑电信号数据以设定时间分割为信号数据分段作为预处理后的脑电数据,将预处理后的脑电数据分为训练集与测试集;使用训练集对深度学习神经网络进行训练,获得深度学习预测模型;使用测试集对深度学习预测模型进行验证;采集患者的实时脑电信号,输入深度学习预测模型中进行预测。本发明能够实现提前较长时间预警,且准确性高,能够对患者起到有效的提前预警。

    一种基于硬件实现的便携式可编程高精度脑电采集仪

    公开(公告)号:CN115177270A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210820617.2

    申请日:2022-07-13

    Abstract: 本发明涉及生物医学技术领域,具体地说,是一种基于硬件实现的便携式可编程高精度脑电采集仪,包括银/氯化银采集电极、便携稳压电源、多通道高精密低功耗前置可调放大倍数的减法滤波器、24位低噪声A/D、单片机处理器、数据传输控制模块,其中,便携稳压电源与多通道高精密低功耗前置可调放大倍数的减法滤波器、24位低噪声A/D、单片机处理器相连;多通道高精密低功耗前置可调放大倍数的减法滤波器的输入端与银/氯化银采集电极相连,输出与24位低噪声A/D相连;24位低噪声A/D与多通道高精密低功耗前置可调放大倍数的减法滤波器和单片机处理器相连;单片机处理器与24位低噪声A/D、数据传输控制模块相连。

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