基于多通道递归图和SE-VGG16的癫痫自动检测模型

摘要

为提高癫痫发作自动检测的准确性，提出一种基于多通道递归图和SE-VGG16的癫痫自动检测模型。首先，利用三轴加速度计收集患者的运动信号代替脑电波信号，将这些信号通过递归图转为二维图像并进行多通道融合，得到多通道递归图；然后，利用挤压激励模块对VGG16进行改进，提升网络在各个通道上的适应性，实现精确分类。实验结果显示本文模型在各项指标上表现最佳，准确率达99.3%，精确率为99.2%，召回率为98.9%,F1分数为99.0%，显著提高癫痫检测的准确率和适用性，扩展可穿戴设备在非临床环境中监测癫痫的可能性，为癫痫管理和研究提供新的技术路径。

关键词

癫痫 / 三轴加速度计 / 多通道递归图 / 挤压激励模块 / 卷积神经网络

基金资助

湖南省自然科学基金青年基金（2021JJ40385）