| 专利号 | 2021104432447 | 申请日 | 2021-04-23 | 专利名称 | 基于图卷积网络的多维增强癫痫发作预测系统 |
| 授权日 | 2022-10-04 | 专利权人 | 山东师范大学 | 发明人 | 郑元杰;陈鑫;张飞燕;姜岩芸;张坤 |
| 主分类号 | A61B5/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本公开提供了一种基于图卷积网络的多维增强癫痫发作预测系统，所述方案以多通道空间关系作为突破口，从“频+空+时”三个维度探索多通道空间关系对癫痫发作预测的贡献度，在此模型中，包括三个组成部分，分别为信息重构空间、图编码器及空时预测器。其中，模型所提及的信息重构空间以及图编码器允许对更丰富的癫痫脑电信号进行特征增强和特征提取，特别是探索了脑电各通道之间的相关性，从而增强特征表示，提高癫痫脑电预测发作的准确率；同时，所述方案中的空时预测器的核心结构采用了门控循环单元，用以探索癫痫脑电信号在时间层面的规律，通过降低网络参数规模，达到模型运行效率提高的目标。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
