一种基于小波散射因子与LSTM神经网络模型的颞叶癫痫分类...
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摘要
本发明公开了一种基于MEG信号的小波散射因子的特征提取与LSTM网络模型相结合的颞叶癫痫分类的研究方法，包括以下步骤：(1)提取左侧颞叶癫痫，右侧颞叶癫痫以及正常人的262通道的MEG信号；(2)构建小波散射网络，并计算各个通道的散射因子；(3)将散射因子作为LSTM神经网络的输入并进行训练学习；(4)利用平均分类准确率、标准差以及F1值对网络训练的结果进行评估。该方法效果优秀，能够有效区分左侧颞叶癫痫，右侧颞叶癫痫以及正常人。
基本信息
专利标题 ：
一种基于小波散射因子与LSTM神经网络模型的颞叶癫痫分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111956221A
申请号 ：
CN202010932631.2
公开（公告）日 ：
2020-11-20
申请日 ：
2020-09-07
授权号 ：
CN111956221B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
向文涛张枫李建清刘宾朱松盛吴小玲
申请人 ：
南京医科大学
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区龙眠大道101号
代理机构 ：
北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
蒋真
优先权 ：
CN202010932631.2
主分类号 ：
A61B5/05
IPC分类号 ：
A61B5/05 A61B5/00
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学；卫生学
A61B
诊断；外科；鉴定
A61B5/05
用电流或磁场的方式来诊断探测、测量或记录；利用微波或无线电波测量
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2020-12-08 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : A61B 5/05
申请日 : 20200907
申请日 : 20200907
2020-11-20 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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