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基于小波双谱交互作用和循环神经网络的发作间癫痫放电检测( Detection of the interictal epileptic discharges based on wavelet bispectrum interaction and recurrent neural network )
N Sabor Y Li Z Zhang Y Pu G Wang Y Lian
在脑电记录中检测发作间期癫痫放电(IED)事件是检测和诊断癫痫发作的重要指标。提出了一种提取与癫痫发作相关的最重要特征的关键技术，并利用两级递归神经网络，根据脑电频率间的交互作用识别IED事件。使用来自天普大学医院的最大的公开可用的脑电数据集训练和验证了所提出的分类网络。实验结果表明,两个谱带、两个谱带、两个谱带、两个谱带和两个谱带之间的相互作用对检测IED放电有显著的影响。实验结果表明,该方法仅利用25个显著特征,就能检测出95.36%的IED癫痫事件,误报率为4.52%,准确率为87.33%。此外，所提出的系统仅需要164毫秒来检测1-s IED事件，这使得它适合于实时应用
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