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本实用新型属于医疗设备技术领域，尤其是一种用于脑电图去除眼动干扰的眼睑按压装置，包括电动伸缩杆，电动伸缩杆的一端下表面固定连接有安装箱，安装箱的内部设置有腔体，腔体的右侧内壁固定安装有眼睑按压装置，且眼睑按压装置包括驱动马达，驱动马达的壳体右侧表面与腔体的右侧内壁固定连接。该用于脑电图去除眼动干扰的眼睑按压装置，达到了较现有技术而言，通过本机构实现对被检查者的眼睑进行自动循环按压，从而大大减轻了老技师劳动强度，同时，设置第一扁平马达震动器和第二扁平马达震动器分别对人体的眼睑和整个脸部进行震动按摩，使被检查者在进行脑电图检查时，整个人处于放松状态，从而保证此次的脑电图检查结果。

本发明提供了一种基于脑电图深度学习的辅助诊断方法及系统，用以解决癫痫疾病诊断准确度不高的问题，包括：S10：获取采集的脑电图样本数据，将脑电图样本数据整合至预设规范化模型中，得到规范化脑电图整型数据；S20：根据预设词嵌入模型，将规范化脑电图整型数据转换为词嵌入向量；S30：根据预设深度学习模型对词嵌入向量进行特征提取，并对提取后的特征进行时间标记以及识别诊断；S40：根据时间标记以及识别诊断，输出疾病发作概率，并对疾病发作概率超过预设概率的脑电图样本数据进行区分。本发明通过训练模型对病人的脑电图进行自动诊断，自动识别并标记脑电图中癫痫发作的时间区域，同时给出患病概率，减少临床医生的工作效率，提高诊断效率。