基于深度学习的EEG癫痫检测算法研究
这是一篇关于癫痫,脑电信号,深度学习,癫痫检测,联合模型的论文, 主要内容为目的:癫痫是一种神经系统性疾病,常伴随患者一生。而且,癫痫疾病的发作没有任何征兆,无论患者处在何时何处,都有发作的可能。目前,检测癫痫脑电的主要手段是通过专业的医生观察脑电图的方式进行,这种检测方式效率低、漏检率高、容易出错等。因此,利用深度学习技术辅助医生检测癫痫脑电是有必要的,而且有助于医生快速掌握患者病情,对癫痫患者的治疗具有重要意义。方法:(1)对于癫痫脑电信号的识别,提出了一种简化的一维卷积神经网络模型癫痫脑电检测方法。基础网络选择的是Alex Net神经网络模型,把用于图片领域的Alex Net二维卷积核换成一维卷积核,再调小卷积核尺寸和降低卷积核数量,并丢弃多余的全连接层,降低剩余全连接层神经元的数量。最终得到一个仅使用了三个卷积层的简化一维Alex Net。在数据处理部分,首先对原始的脑电信号进行预处理,对每一个脑电样本进行归一化处理;然后,以固定大小的窗口和步长对输入数据进行滑动采样,将每一个长序列的脑电信号分解为较短的子信号。最后,将处理好的数据用于训练简化的一维Alex Net模型。(2)对于癫痫发作检测的研究,提出了一种基于深度迁移联合模型的癫痫发作检测方法。癫痫发作检测在于对发作间期和发作前期脑电的识别,本文将发作前10分钟作为发作前期样本,并对这10分钟的脑电进一步等分成无重叠的5分钟脑电,分别代表发作前10-5分钟的发作前期Pre1和发作前5分钟的发作前期Pre2,与5分钟发作间期Interitcal组成三个类别。输入数据的处理同样采用了滑窗重叠采样法,窗口长度为512,步长为128。对于采样后的数据运用短时傅里叶变换法将一维的脑电数据转换成二维的时频图片,最后利用深度迁移联合模型进行癫痫发作检测。采用的预训练模型分别是Alex Net、VGG16、Inception V3和Res Net50,将4个预训练模型分别与双向长短时记忆网络Bi LSTM进行组合构成联合模型,模型的前一部分用于提取时频图中的频域特征,再经过Bi LSTM进一步提取时域特征。如此便能综合利用脑电信号中的时域和频域信息,实现癫痫发作的精准检测。结果:(1)基于简化的一维卷积神经网络对癫痫脑电的检测研究在德国波恩癫痫脑电5个数据子集上进行,分别设置了4组实验,每组实验均取得98%以上的准确率。4组实验及其结果为,实验一:AB vs CD,灵敏度,特异性,准确率分别为98.11%,100%,98.80%;实验二:AB vs E,灵敏度,特异性,准确率分别为99.13%,100%,99.64%;实验三:CD vs E,灵敏度,特异性,准确率分别为99.15%,98.85%,98.52%;实验四:AB vs CD vs E:灵敏度,特异性,准确率分别为99.93%,100%,99.97%。(2)基于深度迁移联合模型的癫痫发作检测实验在CHB-MIT癫痫脑电数据集上展开。四个联合模型在所选定患者的数据上均进行了实验,Alex Net-Bi LSTM模型的平均准确率在92%左右;VGG16-Bi LSTM的平均准确率在94%左右;Inception V3-Bi LSTM取得了98%以上的平均准确率;Res Net50-Bi LSTM取得了97%以上的平均准确率。结论:(1)简化的一维卷积神经网络能以较少的网络层数和训练参数,取得较高的癫痫脑电检测准确率,结构简单的一维卷积神经网络在癫痫脑电检测方面中具有良好的适应性,后期可以很好地移植到移动设备中进行实际应用。(2)对于细分了发作前期的癫痫发作检测实验,深度迁移联合模型表现出了较强的泛化能力,联合模型对频域特征和时域特征的综合利用大大提高了癫痫发作被精准检测的概率,为抑制癫痫疾病的突然性发作提供了帮助。
基于深度学习的EEG癫痫检测算法研究
这是一篇关于癫痫,脑电信号,深度学习,癫痫检测,联合模型的论文, 主要内容为目的:癫痫是一种神经系统性疾病,常伴随患者一生。而且,癫痫疾病的发作没有任何征兆,无论患者处在何时何处,都有发作的可能。目前,检测癫痫脑电的主要手段是通过专业的医生观察脑电图的方式进行,这种检测方式效率低、漏检率高、容易出错等。因此,利用深度学习技术辅助医生检测癫痫脑电是有必要的,而且有助于医生快速掌握患者病情,对癫痫患者的治疗具有重要意义。方法:(1)对于癫痫脑电信号的识别,提出了一种简化的一维卷积神经网络模型癫痫脑电检测方法。基础网络选择的是Alex Net神经网络模型,把用于图片领域的Alex Net二维卷积核换成一维卷积核,再调小卷积核尺寸和降低卷积核数量,并丢弃多余的全连接层,降低剩余全连接层神经元的数量。最终得到一个仅使用了三个卷积层的简化一维Alex Net。在数据处理部分,首先对原始的脑电信号进行预处理,对每一个脑电样本进行归一化处理;然后,以固定大小的窗口和步长对输入数据进行滑动采样,将每一个长序列的脑电信号分解为较短的子信号。最后,将处理好的数据用于训练简化的一维Alex Net模型。(2)对于癫痫发作检测的研究,提出了一种基于深度迁移联合模型的癫痫发作检测方法。癫痫发作检测在于对发作间期和发作前期脑电的识别,本文将发作前10分钟作为发作前期样本,并对这10分钟的脑电进一步等分成无重叠的5分钟脑电,分别代表发作前10-5分钟的发作前期Pre1和发作前5分钟的发作前期Pre2,与5分钟发作间期Interitcal组成三个类别。输入数据的处理同样采用了滑窗重叠采样法,窗口长度为512,步长为128。对于采样后的数据运用短时傅里叶变换法将一维的脑电数据转换成二维的时频图片,最后利用深度迁移联合模型进行癫痫发作检测。采用的预训练模型分别是Alex Net、VGG16、Inception V3和Res Net50,将4个预训练模型分别与双向长短时记忆网络Bi LSTM进行组合构成联合模型,模型的前一部分用于提取时频图中的频域特征,再经过Bi LSTM进一步提取时域特征。如此便能综合利用脑电信号中的时域和频域信息,实现癫痫发作的精准检测。结果:(1)基于简化的一维卷积神经网络对癫痫脑电的检测研究在德国波恩癫痫脑电5个数据子集上进行,分别设置了4组实验,每组实验均取得98%以上的准确率。4组实验及其结果为,实验一:AB vs CD,灵敏度,特异性,准确率分别为98.11%,100%,98.80%;实验二:AB vs E,灵敏度,特异性,准确率分别为99.13%,100%,99.64%;实验三:CD vs E,灵敏度,特异性,准确率分别为99.15%,98.85%,98.52%;实验四:AB vs CD vs E:灵敏度,特异性,准确率分别为99.93%,100%,99.97%。(2)基于深度迁移联合模型的癫痫发作检测实验在CHB-MIT癫痫脑电数据集上展开。四个联合模型在所选定患者的数据上均进行了实验,Alex Net-Bi LSTM模型的平均准确率在92%左右;VGG16-Bi LSTM的平均准确率在94%左右;Inception V3-Bi LSTM取得了98%以上的平均准确率;Res Net50-Bi LSTM取得了97%以上的平均准确率。结论:(1)简化的一维卷积神经网络能以较少的网络层数和训练参数,取得较高的癫痫脑电检测准确率,结构简单的一维卷积神经网络在癫痫脑电检测方面中具有良好的适应性,后期可以很好地移植到移动设备中进行实际应用。(2)对于细分了发作前期的癫痫发作检测实验,深度迁移联合模型表现出了较强的泛化能力,联合模型对频域特征和时域特征的综合利用大大提高了癫痫发作被精准检测的概率,为抑制癫痫疾病的突然性发作提供了帮助。
基于电子病历的癫痫医学知识图谱构建的研究
这是一篇关于电子病历,医学知识图谱,癫痫,实体识别,关系抽取的论文, 主要内容为自2015年起,每年二月的第二个星期一是世界癫痫日。在中国,据最新流行病学显示,癫痫病已成为仅次于头痛病的第二大神经科常见病。随着医院信息系统的推广,生物高通量技术的持续猛进,人工智能与医学相结合已是大势所趋。如何有效地组织和利用癫痫患者的电子病历,快速且准确地从这些海量文本资料中获取有效信息并发现新知识,将极大推动医学研究进步和取得重大突破。本研究将癫痫电子病历与知识图谱相结合,对知识图谱构建过程中的命名实体识别和关系抽取进行了研究,并基于Neo4j实现癫痫医学知识图谱构建与可视化展示,主要工作如下:1.提出CNN-Bi LSTM-CRF模型对癫痫患者的电子病历进行命名实体识别。本研究详细分析了癫痫电子病历的结构和语言特点,将命名实体识别作为序列标注的一种,构建了癫痫电子病历语料库。在BiLSTM-CRF基准模型的基础上,引入CNN对文本向量化的句子矩阵进行局部特征提取,捕捉到多个连续词之间的特征,在同一类特征中共享权重,在训练过程中学到抽象的空间特征。通过对比实验,结果表明本研究提出的模型在命名实体识别上优于其他基准模型。2.提出BiGRU-ATT模型对癫痫患者的电子病历中的医学实体进行关系抽取。本研究对癫痫电子病历中的医学实体关系进行分析,并在借鉴已有研究的基础上,定义其中的7种医学关系,构建了关系抽取语料库。在BiGRU模型基础上,引入自注意力机制关注分类任务中关键的语义信息,通过每个字与序列中每个字的计算,挖掘字词之间潜在的联系,提升模型分类能力。对比实验结果表明,本研究提出的模型在关系抽取任务中能取得更好的效果。3.实现了癫痫医学知识图谱的构建和可视化展示。本研究将识别出的5种医学实体和7种医学关系生成结构化的文件,导入Neo4j图数据库,利用图数据库强大的存储、检索和处理能力,实现了知识图谱的数据可视化。本研究针对癫痫患者的电子病历进行了综合分析,并以此作为数据源,进行医学实体识别和关系抽取,实现了基于Neo4j癫痫医学知识图谱的可视化。
面向癫痫诊断的特征融合及协同决策方法
这是一篇关于癫痫,脑电图,特征融合,模糊系统,智能诊断的论文, 主要内容为癫痫是一种非传染性的慢性神经系统疾病,发作时的不可预测性给患者带来了生活的不便,且其并发症形式多样,严重时可能危及生命。基于脑电图(Electroencephalogram,EEG)进行癫痫诊断是该疾病最常用的临床诊断手段。但是,阅读脑电图主要依靠有经验的医生目视检查,费时费力。因此,研究辅助医生读图的癫痫自动诊断模型尤为重要。随着技术的发展,已经有许多癫痫诊断的模型出现,不过仍然存在着一些问题和挑战,一是原始EEG数据存在信息不完整和时空信息互相干扰的问题;二是癫痫发作的标记数据不足和样本不平衡问题;三是探究如何提取出全面性的有效特征;四是数据的异化性和分类设定的多样性问题。针对上述四个问题,本文提出了两种基于特征融合及协同决策的新方法,分别用于癫痫发作检测和癫痫发作亚型分类任务,并进一步开发了在线服务平台原型系统。本论文的主要工作包含如下三个方面:(1)针对原始数据的信息完整性及特征的鉴别力问题,本文提出了一个多尺度深度特征融合及多视角协同的癫痫检测算法。首先,从时域、频域、时频域提取三种浅层视角特征,并通过深度学习得到深度特征;然后,构建多尺度融合网络学习出多个全局融合视角特征,分别描述了一个一般化的全局融合视角和三个局部强化的全局融合视角;进一步地,在得到的三个深度视角和四个全局融合视角的基础上,训练了基于模糊规则的多视角TSK模糊系统。最终构建出具有高泛化性和可解释性的癫痫检测模型。将该模型应用于国际开源的波士顿儿童医院癫痫脑电数据集进行性能评估,在准确率、灵敏度和特异度三个测试性能上均表现优异。与其他的新颖方法相比,本文所提出的检测算法具有更好的整体性能。(2)针对特征的有效性、数据的异化性和分类设定的多样性问题,本文提出了一个自相关特征融合及模糊分类的亚型分类算法。该算法由深度特征处理、自相关融合和模糊分类三个部分构成。深度特征处理包括通道压缩、扩频等一系列操作。自相关融合的过程首先依靠多头注意力机制提取时域和频域信息的自相关性;然后,融合两种自相关特征构成时频自相关特征;最后,学习时频深度特征和时频自相关特征的多视角信息,得到时频融合特征。模糊分类由经典的TSK模糊系统作为基本模型实现。基于天普大学癫痫脑电数据集和华中科技大学儿童数据集,该分类算法在F1指标和准确率上均达到了不错的效果。同时给出了不同亚型划分的验证结果和解释。(3)基于上述两个算法,开发设计了一个智能癫痫诊断平台的原型系统。平台前端由Vue框架实现,后端基于Spring Boot和Flask框架,该平台服务于临床医生和患者,由管理员进行信息和权限监管。医生首先通过癫痫检测模型确认是否为癫痫发作并标记发作期,然后利用癫痫亚型自动分类模型明确患者的发作类别,便于医生更快更有效地掌握足够的病理信息并对症诊断。患者可以借助平台远程查询病情,并通过在线聊天功能便捷及时地和医生进行沟通,做到医患云端会面。该平台既提高了医生的诊断效率,又降低了患者的问诊成本,真正达到了医患信息共享,搭建出医患沟通新桥梁。
癫痫医疗领域知识图谱的构建及应用探索
这是一篇关于命名实体识,别关系抽,取深度学习,知识图谱,癫痫的论文, 主要内容为癫痫是一种常见的脑部疾病,发病症状会给患者生活带来很大困扰。但公众受限于平时接触机会不多且文献复杂,很难了解癫痫相关的科学知识。而知识图谱最大的特点就是将现实世界中各种复杂关系,抽象为节点与边组成的有向图。在构建癫痫医疗知识图谱后,事物的联系变得直观,人们可以更轻松地获取癫痫相关信息。例如查询不同种类癫痫之间的联系和共性等。知识图谱构建的两个关键步骤分别是:命名实体识别和关系抽取。然而在癫痫领域,上述任务均缺乏标注数据集。这导致了主流方法无法在癫痫领域得到较好的结果。此外,主流方法一般将关系抽取任务建模成分类任务,只能抽取特定种类的关系,导致抽取结果不全面。因此,本文提出了一套不依赖癫痫领域标注数据集的命名实体识别和关系抽取模型。并在模型基础上实现了癫痫医疗领域知识图谱构建系统,向用户提供知识图谱构建服务。具体来说,本文开展了以下工作:1)针对命名实体识别模型缺乏癫痫领域训练集的问题,本文基于域对抗网络和多任务学习,设计了用于癫痫领域命名实体识别任务的模型。这两种策略都通过改善编码层编码,提高模型的泛化能力。提出的模型在自行标注的测试集上,F1值达到了 0.8348,证明了改进的有效性。2)针对关系抽取任务缺乏训练集和关系种类受限的问题,本文在开放式关系抽取模型的基础上,引入了先验规则和判别器网络。从多方面筛选关系三元组,提升模型的关系三元组抽取质量。实验结果表明,改进后模型抽取质量有了大幅提升,在抽样评测中改进模型的正确率最高达到了 42%。3)基于上述命名实体识别和关系抽取模型,本文在B/S架构下设计并实现了癫痫医疗领域知识图谱构建系统。该系统拥有转换上传论文,并从论文中提取命名实体和关系三元组的能力,可以向用户提供一键式构建知识图谱的服务。同时,系统还提供了知识图谱可视化和查找功能,用户可以方便地浏览系统生成的知识图谱。
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