本發明專利針對癲癇的腦電檢測的低識別率現象,設計了高精度模式識別算法。算法創新性地運用卷積神經網絡對傳感信號處理,從而進行疾病和健康的分類。算法由PYTHON3.6.5的Keras工具搭建,包括三層卷積層,三個池化層和四個隨機失活層,最后用兩個全連接層得到最終輸出。電子鼻系統的傳感時間序列數據作為算法的輸入,最終得到高準確率、高靈敏度和高特異性的癲癇或健康的識別效果。此算法可在癲癇無損檢測領域進行廣泛應用。
聲明:
“基于卷積神經網絡的癲癇無創診斷的識別算法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)