基于卷积和注意力机制的癫痫脑电检测模型

摘要：

癫痫发作自动检测技术对癫痫的辅助诊断具有重要意义.为了进一步提升癫痫检测的分类精度,提出了一种基于卷积和注意力机制的癫痫自动检测分类模型.将原始脑电信号通过卷积神经网络进行特征提取,使用注意力机制进行特征重构强化,对强化后的特征进行分类.对该模型在公开数据集上分别进行了二分类和三分类实验,在二分类实验中达到了 98.99%的准确率、99.91%的特异性、99.38%的敏感度;在三分类实验中取得了 94.42%的准确率、95.74%的特异性和 93.09%的敏感度.实验结果表明,提出的癫痫发作自动检测模型可以达到良好的分类效果.

关键词：癫痫检测、脑电信号、卷积神经网络、自注意力机制

所属期刊栏目：35

分类号：TN391(半导体技术)

在线出版日期：2023-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：927-934