基于卷积神经网络的癫痫病预测模型

肖彬

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基于卷积神经网络的癫痫病预测模型

Epilepsy prediction with convolutional neural network

肖彬 , 硕士　　导师：庄仁辉;刘建良　　

英文

癫痫病；卷积神经网络；深度学习； epilepsy prediction ； deep learning ； transfer learning

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摘要 │ 参考文献 (33) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Epilepsy is one of the most common brain diseases, which can break out at anytime, anywhere. The unpredictability of seizure is often considered the most problematic aspect of epilepsy by the patients. A good epilepsy seizure predictor can help patients reduce the burden of unpredictability and improve patients’ life quality greatly. Therefore, a central theme in epilepsy treatments is to predict epilepsy seizure, so that patients can get a warning before epilepsy seizures take place. Electroencephalograms (EEGs) are recordings of the electrical potentials produced by the brain. EEG signals, together with patient behavior, have been used in the diagnosis of epilepsy for decades. Typically, researchers treat epilepsy seizure prediction as a binary classification problem aiming at discriminate cerebral state preictal state or interictal state. In this work, we apply two of the simplest and most popular EEG signal processing methods, Discrete Fourier Transform (FFT) and Principal Component Analysis (PCA), to generate features in frequency domain and time domain separately. With these features as input, we propose a multi-view Convolutional Neural Network model to solve seizure prediction problem. Experimental results show that our approach outperforms other existing solutions. We also explore to use transfer learning to improve the performance of our solution. The experiments show that our solution can benefit from transfer learning.

参考文献 ( 33 ) 〈TOP〉

[2] P. Carney, S. Myers and J. Geyer, "Seizure prediction: Methods", Epilepsy & Behavior, vol. 22, pp. S94-S101, 2011.
连结：
[3] E. Magiorkinis, A. Diamantis, K. Sidiropoulou and C. Panteliadis, "Highights in the History of Epilepsy: The Last 200 Years", Epilepsy Research and Treatment, vol. 2014, pp. 1-13, 2014.
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[5] W. Zhang, R. Li, T. Zeng, Q. Sun, S. Kumar, J. Ye and S. Ji, "Deep Model Based Transfer and Multi-Task Learning for Biological Image Analysis", IEEE Transactions on Big Data, pp. 1-1, 2016.
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[6] Goldberger AL, Amaral LAN, Glass L, Hausdorff JM, Ivanov PCh, Mark RG, Mietus JE, Moody GB, Peng C-K, Stanley HE. PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation 101(23):e215-e220
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[8] M. Bandarabadi, C. Teixeira, J. Rasekhi and A. Dourado, "Epileptic seizure prediction using relative spectral power features", Clinical Neurophysiology, vol. 126, no. 2, pp. 237-248, 2015.
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