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发明专利
已授权
基于双源域整体迁移学习的癫痫疾病诊断方法
📄 申请号:CN202211147148.9
📄 发布日:2025/11/17
著录项目信息
申请日
2022-09-19
公开号
CN115474944A
公开日
2022-12-16
申请人
齐鲁工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
A61B5_369
IPC 分类号
A61B5_369
,
A61B5_318
,
A61B5_00
,
G06K9_00
,
G06N3_04
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
迁移学习
迁移学习
脑电信号分析
医学人工智能
应用场景
癫痫疾病诊断, 脑电信号分析, 医疗辅助诊断, 神经系统疾病筛查, 智能医疗
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摘要
本发明提供了一种基于双源域整体迁移学习的癫痫疾病诊断方法。本发明中选取心律失常源域数据集、心肌梗塞源域数据集和目标域数据集:2)对心律失常源域数据集、心肌梗塞源域数据集和目标域数据集中的数据进行降噪预处理;3)对心律失常源域数据集、心肌梗塞源域数据集中的心电信号数据进行降序排列;4)构建疾病诊断模型,并将经过降噪预处理的心电信号数据送入模型进行训练;5)使用整体迁移学习方法将训练好的疾病诊断模型应用到降噪预处理后的目标域数据集中,对癫痫疾病进行诊断。本申请基于双源域整体迁移学习的癫痫疾病诊断方法可有效缩短训练时间,同时,在F1‑score、准确率、查准率以及高检测真实性方面也取得非常好的效果。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
1,1′-联萘-2,2′-二胺检测小分子代谢物的MALDI-MS方法及应用
当前第 / 件
基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法
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