一种面向癫痫脑电的识别方法[CN202011353490.5] - 湖南师范大学

专利申请

2020-11-27
公布公告

2022-04-22
授权日期

2022-04-22
终止

2032-04-19

一种面向癫痫脑电的识别方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN202011353490.5 申请日期： 2020-11-27 专利主类别： A61B5/00 {{ classMap["A61B5/00"] }}

申请人名称：湖南师范大学

查看申请人名下所有专利

申请人地址：湖南省长沙市麓山路36号湖南师范大学

专利分类项目

A61B5/00 : 用于诊断目的的测量（放射诊断入A61B 6/00；超声波、声波或次声波诊断入A61B 8/00）；人的辨识

A61B5/372 :

G06K9/62 : 应用电子设备进行识别的方法或装置

G06N3/04 : 体系结构，例如，互连拓扑

专利注册信息

初审公告期号	2020-11-27	初审公告日期	2022-04-22
注册公告期号	2022-04-22	注册公告日期	2022-04-22
专用权期限	2022-04-22 - 2032-04-19	专利类型	发明授权
代理组织机构	长沙市护航专利代理事务所查看该机构代理的所有专利

专利介绍

本发明公开了一种面向癫痫脑电的识别方法，包括以下步骤：S1、构建基于一维卷积神经网络的简化深度学习模型L‑NET；S2、采集脑电数据；S3、所述脑电数据经过EMD预处理，输入简化深度学习模型L‑NET；S4、所述简化深度学习模型L‑NET采用RMSProp算法作为模型优化算法，通过预定义的目标函数来进行损失估计。本发明设计的模型参数更少，效率更高。且通过实验验证，原始数据经过EMD处理后取前三阶分量，再利用一维CNN做分类识别这种方式识别率最高。相比于二维CNN，在简化癫痫脑电识别过程的同时，也提高了识别准确率。

法律进度