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申请/专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
摘要：本发明公开了基于3D残差网络和空间聚类先验的棘波检测方法，涉及人工智能技术领域，包括如下步骤：对通过多个传感器采集到的癫痫病人发作间期的脑磁图数据进行预处理，根据脑磁图采集设备的传感器物理位置关系对预处理后的脑磁图数据进行重新排列和时间上的划分，得到重组后的脑磁图数据；将重组后的脑磁图数据输入到已训练完成的3D残差网络模型，以输出重组后的脑磁图数据中每个数据切片中是否存在棘波的预测标签；对于预测标签显示存在棘波的片段，按照信号幅值筛选棘波位置时刻点，最终得到与所述脑磁图数据对应的预测棘波时刻点序列；该棘波检测方法提升了棘波检测的准确率、查准率和查全率。
主权项：1.基于3D残差网络和空间聚类先验的棘波检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、对通过多个传感器采集到的癫痫病人发作间期的脑磁图数据进行预处理，并将预处理后的脑磁图数据按照传感器原始顺序排列，得到传感器数据；步骤二、根据多个传感器的物理位置和癫痫病人头部之间的位置关系建立直角坐标系，获得在直角坐标系下每个传感器的三维位置坐标；步骤三、基于每个传感器的三维位置坐标结合k-means对传感器进行聚类，得到G组传感器组，对每组传感器组所对应的传感器数据进行时间长度切片并堆叠，得到聚类后的脑磁图数据；对聚类后的脑磁图数据，按照传感器种类维度进行堆叠得到重组后的脑磁图数据，所述k-means为k均值聚类算法；步骤四、将重组后的脑磁图数据输入到已训练完成的3D残差网络模型，以输出重组后的脑磁图数据中每个数据切片中是否存在棘波的预测标签；步骤五、对于预测标签显示存在棘波的片段，按照信号幅值筛选棘波位置时刻点，最终得到与所述脑磁图数据对应的预测棘波时刻点序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) 基于3D残差网络和空间聚类先验的棘波检测方法
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