公开(公告)号：CN117257242A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311557824.4

申请日：2023-11-22

Applicant: 北京大学

Inventor： 周晓华 ,  刘晓欣 ,  李昊轩 ,  季涛云 ,  林通

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/372

Abstract: 本发明涉及一种癫痫分类方法和系统，属于癫痫分类技术领域，解决了现有技术中忽略个体差异分类准确性低的问题。方法包括：获取每个患者每次癫痫发作时的多通道脑电信号和对应的癫痫类型作为样本集；构建癫痫分类网络模型，基于样本集训练所述癫痫分类网络得到训练好的癫痫分类网络模型；所述癫痫分类网络模型包括：用于根据训练样本构建对应的图结构的自注意力层；用于基于训练样本和对应的图结构提取对应的深度特征的图神经网络模块；用于基于所述深度特征进行癫痫分类预测的读出层；将待识别的多通道脑电信号输入所述癫痫分类网络模型得到对应的癫痫类型。实现了更加精确的癫痫分类。

公开(公告)号：CN117257242B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311557824.4

申请日：2023-11-22

Applicant: 北京大学

Inventor： 周晓华 ,  刘晓欣 ,  李昊轩 ,  季涛云 ,  林通

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/372

Abstract: 本发明涉及一种癫痫分类方法和系统，属于癫痫分类技术领域，解决了现有技术中忽略个体差异分类准确性低的问题。方法包括：获取每个患者每次癫痫发作时的多通道脑电信号和对应的癫痫类型作为样本集；构建癫痫分类网络模型，基于样本集训练所述癫痫分类网络得到训练好的癫痫分类网络模型；所述癫痫分类网络模型包括：用于根据训练样本构建对应的图结构的自注意力层；用于基于训练样本和对应的图结构提取对应的深度特征的图神经网络模块；用于基于所述深度特征进行癫痫分类预测的读出层；将待识别的多通道脑电信号输入所述癫痫分类网络模型得到对应的癫痫类型。实现了更加精确的癫痫分类。