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申请/专利权人:灵犀云医学科技(北京)有限公司
摘要:本申请提供了一种实时癫痫发作监测方法,包括:采集脑电信号数据,对预处理后的脑电信号数据进行滤波,截取滤波后的目标脑电信号,得到脑电信号数据集;基于变分自编码器结构构建脑电预训练大模型,并对脑电预训练大模型进行训练;提取脑电片段特征,将脑电片段特征输入至癫痫发作检测模型,以对癫痫发作进行实时检测。本发明基于大量脑电数据训练脑电预训练模型提取脑电特征,通过后续分类模型和标注脑电数据对癫痫发作片段进行检测,减少脑电噪声及癫痫发作数据有限等的影响,提高癫痫发作检出效果。同时基于预训练模型的发作检测方法可以提高计算效率,缩短发作检测需要的脑电样本长度,使发作的实时检查成为可能。
主权项:1.一种实时癫痫发作监测方法,其特征在于,包括:采集脑电信号数据,并对所述脑电信号数据进行预处理,得到目标脑电信号数据;对所述目标脑电信号数据进行滤波,并按预设时间长度截取滤波后的目标脑电信号,得到脑电信号数据集;基于变分自编码器结构构建脑电预训练大模型,并基于所述脑电信号数据集对所述脑电预训练大模型进行训练,得到目标脑电预训练大模型;通过所述目标脑电预训练大模型提取脑电片段特征;将所述脑电片段特征输入至癫痫发作检测模型,以对癫痫发作进行实时检测。
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