一种基于EEG的患者独立发作检测方法,基于域生成对抗网络
Yulang Feng1, Tianshu Zhou2, Yu Tian1
1Engineering Research Center of EMR and Intelligent Expert System, Ministry of Education, Key Laboratory for Biomedical Engineering of Ministry of Education, College of Biomedical Engineering and Instrument Science, Zhejiang University, Hangzhou, 310027 China.
一个新的域生成对抗网络 (DGAN) 模型能够从电脑电图 (EEG) 数据中准确,独立于患者的发作检测. 这种方法减少了变异性,提高了以前未见过的患者的诊断效率.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 人工智能的人工智能
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 是一种常见的神经疾病,需要通过电脑电图 (EEG) 进行准确的诊断.
- 手动EEG分析是耗时和劳动密集的.
- 在新患者中检测发作是具有挑战性的,因为EEG模式在患者之间具有很高的变化.
研究的目的:
- 开发一种独立于患者的发作检测模型.
- 克服手动EEG解释和患者间变化的局限性.
- 为了提高临床应用的发作检测的效率和准确性.
主要方法:
- 提出了一个域生成对抗网络 (DGAN) 模型.
- 该DGAN集成生成对抗网络和对抗领域的适应.
- 这种方法最大限度地减少了患者间和患者内特征表示差异.
主要成果:
- 该模型在CHB-MIT和专有数据集上表现出卓越的性能.
- 在基于细分的评估中,AUC得分为0.8703和0.9107.
- 基于事件的评估产生了高回忆率 (0.9392-0.9867) 与低错误报警率 (2.47-3.47/小时).
结论:
- 拟议的DGAN模型是有效的患者独立的发作检测.
- 该方法具有适应性和可扩展性,因为它不需要针对患者的标签.
- 这种方法为有效和准确的诊断提供了一个有希望的解决方案.
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