[發(fā)明專利]一種基于深度通道注意力感知的腦電癲癇發(fā)作檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810356130.7
• 申請日: 2018-04-19
• 公開（公告）號: CN108549875B
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 賈克斌;袁野;孫中華
• 申請（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京思海天達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

1.一種基于深度通道注意力感知的腦電癲癇發(fā)作檢測方法，其特征在于：該方法包括以下步驟，

1)采集多通道腦電數(shù)據(jù)X，并對所采集的多通道腦電數(shù)據(jù)進行癲癇標注Y，將多通道腦電數(shù)據(jù)X和采集的多通道腦電數(shù)據(jù)進行癲癇標注Y作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集{(X⁽ⁱ⁾,Y⁽ⁱ⁾),i＝1,2,…,m}，m為訓(xùn)練樣本數(shù)量；

2)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；對訓(xùn)練集中的腦電信號使用短時傅里葉變換(short-timeFouriertransform，STFT)表達其時頻信息，并按照時間方向定長分塊，生成多通道腦電時頻矩陣訓(xùn)練集{(S⁽ⁱ⁾,Y⁽ⁱ⁾),i＝1,2,…,m}；其中，對于腦電信號樣本x(t)，利用短時傅里葉變換表達腦電時頻信息s的公式如下：

其中，τ為時間索引，用來定位信號并調(diào)用窗函數(shù)w(t)進行傅里葉變換；t表示時間，j為腦電信號的定長分塊長度；

用生成的腦電時頻矩陣訓(xùn)練集{(S⁽ⁱ⁾,Y⁽ⁱ⁾),i＝1,2,…,m}訓(xùn)練深度通道注意力感知模型；

3)采集待檢測多通道腦電信號X1；

4)用步驟2)方法對待檢測多通道腦電信號X1進行預(yù)處理，獲得待檢測的多通道腦電時頻矩陣S；

5)將待檢測的多通道腦電時頻矩陣S輸入到訓(xùn)練好的深度通道注意力感知模型中，得到分類結(jié)果的癲癇標注Y和各通道得分{α_g1,α_g2,…,α_gC}；

6)根據(jù)模型分類結(jié)果Y1和各通道得分{α_g1,α_g2,…,α_gC}，對待檢測多通道腦電信號X1的腦電類型即癲癇或非癲癇和各通道的貢獻系數(shù)進行標記；至此，完成基于深度通道注意力感知的腦電癲癇發(fā)作檢測過程。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度通道注意力感知的腦電癲癇發(fā)作檢測方法，其特征在于：步驟3)的具體實施過程如下，

a)通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達腦電數(shù)據(jù)S⁽ⁱ⁾的全通道深度特征全通道深度特征為向量并反映多通道腦電信號的全局特征；

b)通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達腦電數(shù)據(jù)S⁽ⁱ⁾的各通道深度特征向量組其中C表示通道個數(shù)，該向量組反映多通道腦電信號的局部特征；

c)基于步驟a)～b)得到的全局和局部特征，然后計算各通道的注意力得分(attentionscore)對于第k個通道的注意力得分的計算公式如下：

表示為通道k的能量系數(shù)，根據(jù)S⁽ⁱ⁾的全局特征和局部特征共同計算表達；經(jīng)過計算后，S⁽ⁱ⁾的各通道被動態(tài)分配了一個歸一化的得分該歸一化的得分用來表示相對應(yīng)通道對癲癇檢測的貢獻，訓(xùn)練深度通道注意力感知模型根據(jù)這個動態(tài)得分自動選擇通道；

d)基于腦電時頻矩陣訓(xùn)練集{(S⁽ⁱ⁾,Y⁽ⁱ⁾),i＝1,2,…,m}進行端到端的特征融合訓(xùn)練，其成本函數(shù)(cost function)J_ChannelAtt為：

其中，通過基于softmax分類器的特征融合函數(shù)獲得；經(jīng)過訓(xùn)練后，得到由參數(shù)集合Θ組成的深度通道注意力感知模型。