公开(公告)号：CN116089859A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310025370.X

申请日：2023-01-09

申请人： 江南大学

发明人： 邓赵红 ,  王鹏彪 ,  胡曙东 ,  刘月影 ,  王士同

IPC分类号： G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明属于智能癫痫检测领域，涉及基于多尺度特征融合构建多视角及协同学习的癫痫检测方法。该方法在时域、频域、时频域三种视角的基础上首先进行深度学习得到深度多视角特征集。本发明进一步通过基于深度多视角特征集构建全局多尺度融合网络来学习三个深度视角的全局融合视角，以及对各视角进行局部强化的全局融合多尺度融合网络。基于上述多尺度融合网络，将抽取出四个视角：即一个一般化全局融合视角和三个局部强化的全局融合视角，并连同前述三视角深度特征集共获得七个深度特征视角。本发明较之于传统的分类器，该分类器即具有多视角，最终得到一个具有高泛化性和较好透明性的癫痫检测模型，可以更有效地提升检测精度。