[發明專利]一種基于腦電信號的癲癇病檢測裝置

在審

• 申請號: 202110595597.9
• 申請日: 2021-05-29
• 公開（公告）號: CN113288173A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 常珊;張莉莉;葛成;孔韌
• 申請（專利權）人: 江蘇理工學院
• 主分類號: A61B5/369
• 分類號: A61B5/369;A61B5/372;A61B5/00
• 代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231
• 代理人: 姜曉鈺

1.一種基于腦電信號的癲癇病檢測裝置，其特征在于：包括：

腦電信號采集設備，所述腦電信號采集設備用于采集被測者的腦電信號；

檢測模塊，所述檢測模塊用于接收所述腦電信號采集設備采集到的腦電信號，所述檢測模塊利用深度學習訓練的模型檢測被測者是否患有癲癇病癥；

藍牙發送模塊，所述藍牙發送模塊用于發送所述檢測模塊檢測得到的結果；

接收結果呈現模塊，所述接收結果呈現模塊用于接收檢測所得的結果并呈現出相應的檢測結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于腦電信號的癲癇病檢測裝置，其特征在于：所述腦電信號采集設備包括：開關(11)，所述開關(11)用于出發所述腦電信號采集設備啟動或關閉；腦電信號采集器(13)，所述腦電信號采集器(13)用于采集腦電信號；信號放大器(14)，所述信號放大器(14)用于對所述采集腦電信號進行放大；數據轉換芯片(15)，所述數據轉換芯片(15)用于對采集到的腦電信號進行處理；無線發送模塊(16)，所述無線發送模塊(16)用于與所述檢測模塊進行連接并將處理后的腦電信號輸入至檢測模塊；電源(12)，所述電源(12)用于為所述腦電信號采集設備供電。

3.根據權利要求1所述的一種基于腦電信號的癲癇病檢測裝置，其特征在于：所述接收結果呈現模塊中包含有深度學習模塊，所述深度學習模塊通過組合低層特征形成抽象的高層表示屬性類別或特征，所述深度學習模塊發現數據中隱藏的分布式特征表示。

4.根據權利要求3所述的一種基于腦電信號的癲癇病檢測裝置，其特征在于：所述深度學習模塊應用卷積神經網絡，所述卷積神經網絡是DenseNet，所述卷積神經網絡包含DenseBlock結構，所述Dense Block結構的每個層的輸入包括之前所有層的信息，通過將前面N層的特征組合起來，形成對特征的描述和判別。

5.根據權利要求1所述的一種基于腦電信號的癲癇病檢測裝置，其特征在于：所述接受結果呈現模塊包括單片機，所述單片機用于接收藍牙模塊發送的檢測結果，若被測者檢測為無癲癇病的癥狀，則單片機僅呈現亮燈狀態，若被測者檢測為有癲癇病的癥狀，則單片機呈現亮燈狀態同時蜂鳴器響起報警。

6.根據權利要求2所述的一種基于腦電信號的癲癇病檢測裝置，其特征在于：所述腦電信號采集器(13)連接有降噪過濾電路，所述降噪過濾電路將所述腦電信號采集器(13)的傳入信號進行處理。

7.根據權利要求1所述的一種基于腦電信號的癲癇病檢測裝置，其特征在于：還包括預警模塊，所述預警模塊與所述接收結果呈現模塊連接，所述預警模塊用于進行聲光預警。

8.根據權利要求1所述的一種基于腦電信號的癲癇病檢測裝置，其特征在于：所述檢測模塊連接有存儲模塊，所述存儲模塊用于存儲所述檢測模塊的檢測結果，所述存儲模塊同時將傳輸至所述檢測模塊的未檢測腦電信號進行存儲。

9.根據權利要求1所述的一種基于腦電信號的癲癇病檢測裝置，其特征在于：還包括無線傳輸模塊和云平臺，所述無線傳輸模塊用于發送所述檢測模塊檢測得到的結果至所述接收結果呈現模塊，所述檢測模塊通過所述無線傳輸模塊與所述云平臺連接。