【摘 要】
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脑电图(Electroencephalogram,EEG)中癫痫样放电(Epileptiform Discharges,ED)作为癫痫(Epilepsy)的客观证据,对诊断起重要作用.利用人工神经网络(Artificial Neural Network
【出 处】
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中国科学院上海生理研究所 中国科学院上海生命科学研究院
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脑电图(Electroencephalogram,EEG)中癫痫样放电(Epileptiform Discharges,ED)作为癫痫(Epilepsy)的客观证据,对诊断起重要作用.利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)检测脑电图中癫痫样放电取得了很好的结果,具有识别率高和假阳性低的优点.其中Gabor<ⅰ3ⅱ>的方法具有简单、高效、识别率高等优点.但该方法使用的ANN是前馈逆传播(Feed Foward,Back Propagation,BP)人工神经网络,BP网络学习方法为有导师学习<ⅰ1ⅱ>,需要有经验的脑电医生多次参与,花去不少医生的精力和时间,阻碍该方法的推广.全自动化的目标应该避免所有的人工操作<ⅰ2ⅱ>.研究人员以该方法为基础,吸取吴哓帆交叉识别(Cross Recognotion,CR)的思想<ⅰ4ⅱ>,他们研究一套算法把原先医生参与的步骤,变为不需医生参与的自动化过程,并且使识别结果接近有经验医生参与时的识别结果.
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