【摘 要】
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癫痫患者脑电信号的自动检测和发作诊断对临床治疗癫痫具有重要意义。针对训练数据有限及训练与测试数据分布不一致的难点,采用领域间联合知识迁移学习方法,实现小训练数据量
【机 构】
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复旦大学类脑智能科学与技术研究院,计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室,复旦大学上海智能机器人工程技术研究中心,复旦大学智能机器人教育部工程研究中心
【基金项目】
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高等学校学科创新引智计划(B18015),上海市市级重大科技专项(2018SHZDZX01),国家重点研发计划重点专项项目(2018YFC1312900)
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癫痫患者脑电信号的自动检测和发作诊断对临床治疗癫痫具有重要意义。针对训练数据有限及训练与测试数据分布不一致的难点,采用领域间联合知识迁移学习方法,实现小训练数据量下的癫痫状态识别。首先对脑电信号进行4层小波包分解,提取小波包分解系数作为特征,通过边缘分布和联合分布迭代调整,完成源域和目标域特征之间的知识迁移,训练空洞卷积神经网络作为分类器,完成目标域癫痫状态识别。分别在波士顿儿童医院CHB-MIT脑电数据集(22例被试,共计790 h)和波恩大学癫痫脑电数据集(5组,每组100个片段,每段23.6s)上进
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