【摘 要】
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癫痫是由脑部神经元异常同步化放电所导致,以突发性、重复性和短暂性为临床特点,是一种常见的神经系统疾病。脑电图可以反映大脑内部的状态,利用脑电预测癫痫发作问题是癫痫检测的常用手段,另外随着计算机技术的发展,通过深度学习的癫痫发作自动检测研究越来越成为癫痫临床研究领域的热点问题。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）是一种时间循环神经网络,它是为了解决循环神经网络（R
【基金项目】
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北京市自然科学基金项目“癫痫脑电时空耦合关系的特征表达及其在发病预测及病灶定位上的应用”（项目编号:4202025）；
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癫痫是由脑部神经元异常同步化放电所导致,以突发性、重复性和短暂性为临床特点,是一种常见的神经系统疾病。脑电图可以反映大脑内部的状态,利用脑电预测癫痫发作问题是癫痫检测的常用手段,另外随着计算机技术的发展,通过深度学习的癫痫发作自动检测研究越来越成为癫痫临床研究领域的热点问题。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）是一种时间循环神经网络,它是为了解决循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）存在的长期依赖问题而被提出来,与时间序列有关的问题经常用该网络来处理,因此本文引入LSTM网络对癫痫疾病进行检测。本文主要工作如下:一、基于相干性特征的癫痫脑电检测方法。大脑信号的传递是通过脑区功能之间相互作用实现的,脑电信号的相干性表达了在一定时间内特定频率下各脑区间电极对的同步与去同步化。该工作首先将频带划分为Theta、Alpha、Beta和Gamma四个频带,接着分别计算每个频带的电极相干性,然后利用LSTM网络进行分类,实验结果显示在Gamma频带上的分类准确率最高。二、基于LBP和相关性特征的癫痫脑电检测方法。LBP（Local Binary Pattern）可以获取脑电信号的局部纹理特征,该实验先使用一维局部二值模式提取脑电信号的LBP特征,接着通过奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis,SSA）对脑电信号进行分解与重构,并将脑电信号划分为以上四个频带,接着计算每个频带的电极相关性矩阵,最后分频带把电极相关性矩阵送入LSTM网络中进行训练,最后实验结果显示,Beta频带上的分类准确率最高,准确率为88.0509%,灵敏度为89.3920%。
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