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基于深度批归一化神经网络的癫痫发作分类( Epileptic Seizure Classification using Deep Batch Normalization Neural Network )
A Purnomo H Tjandrasa
癫痫是一种慢性非传染性脑部疾病。人工检查长期脑电图(EEG)记录以检测持续数天或数周的癫痫发作或其他疾病是一项耗时的任务。因此，本研究提出了一种新的癫痫发作分类体系结构，称为深度批处理归一化神经网络（Deep BN3)，该体系结构具有更深的层次，能够对大的癫痫发作数据进行精确分类。首先将原始脑电信号切成块，通过带通滤波器。数据集是非常不平衡的，因此使用欠采样技术来为训练和测试数据集产生平衡的数据样本。进而，利用均衡的数据训练深度BN3架构。所得到的模型将EEG信号分类为癫痫发作或非癫痫发作。与本研究中使用的其他结构相比，深度BN3对癫痫发作的分类获得了相当好的结果，准确率为53.61%。
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