【摘 要】
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长期以来癫痫已经成为神经系统中最具威胁性的疾病之一,及时准确的癫痫发作检测有助于定位病灶以及了解病程。通过脑电图（electroencephalogram,EEG）检测癫痫发作是临床应用最广泛、效果最佳的方案,早期癫痫分类只能依赖于人工标注,效率和准确率难以保证。近年来由于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）具有准确度高、易于部署等特点而被广泛运用于癫痫
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长期以来癫痫已经成为神经系统中最具威胁性的疾病之一,及时准确的癫痫发作检测有助于定位病灶以及了解病程。通过脑电图（electroencephalogram,EEG）检测癫痫发作是临床应用最广泛、效果最佳的方案,早期癫痫分类只能依赖于人工标注,效率和准确率难以保证。近年来由于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）具有准确度高、易于部署等特点而被广泛运用于癫痫发作自动检测中。本文基于卷积神经网络设计了适用于可穿戴设备的癫痫发作检测模型,进一步地,设计了适用于时间序列的硬件加速器,可以完成多导联脑电数据的硬件推理加速。本文对脑电癫痫发作检测的背景以及原理进行了深入探究,对现有的癫痫数据集进行了调研以及预处理。设计了针对可穿戴设备的癫痫发作检测模型,完成了模型的训练、验证、测试以及硬件精度量化,该检测模型在保证检测效果的同时极大压缩了模型的规模与运算量。进一步地,结合模型参数设计了基于一维卷积神经网络的硬件加速器,优化了卷积计算流程,采用全流水线设计提高了吞吐量与执行速度。并通过权重固定结构、卷积循环展开与平铺、数据复用等设计方式减少了数据搬移以及访存次数,提高了硬件加速器的执行效率。本设计在Model Sim上完成了功能仿真,结果表明该硬件加速器能够正确实现推理功能,完成一轮脑电癫痫发作检测推理需要34 192个时钟周期。同时在Xilinx Zc706套件上完成了原型验证,根据Vivado报告可知共使用了80个DSP、1 470个LUT、948个Register以及32块36K BRAM,最高工作频率为237 MHz,硬件效率达到了25.10 GOPs/k LUT。在16位混合定点数精度下推理准确率达到了96.34%,对比软件模型仅有1.01%的下降。相较同类卷积神经网络硬件加速器,本文所设计硬件加速器具有硬件效率高、精度损失少以及资源开销少的优势,适宜应用在面积、功耗受限的可穿戴设备中。
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