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基于EEG的癫痫自动检测: 综述与展望

最后, 对癫痫自动检测研究领域的未来研究方向进行展望. 彭睿旻, 江军, 匡光涛, 杜浩, 伍冬睿, 邵剑波. 基于EEG的癫痫自动检测: 综述与展望. 自动化学报, 2021....癫痫自动检测的分类模型 本节讨论基于EEG的癫痫自动检测中常见的统计分析模型和机器学习模型. 表3总结了近年研究中用到的机器学习分类方法与对应结果. ?...在癫痫自动检测中, Hosseini等对手工提取的特征进行了子空间划分, 并使用基于Bagging的集成学习模型实现癫痫自动检测....近年随着深度学习的迅猛发展, 大量基于深度学习的自动检测方法被广泛地应用于癫痫自动检测, 并取得了良好效果. 但该类方法也存在许多挑战....第二, 现有的公开数据集几乎都是EEG信号片段, 与实际场景中连续实时信号存在差异, 在解决实际问题时, 利用EEG片段信号训练的神经网络模型可能并不能很好地适应现实数据.

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高精度肺结节自动检测方案 | 算法解析

基于上述背景,我们在分析从肺部CT图像中自动检测肺结节的相关研究工作的基础上,给出了一套基于深度学习的全自动、高精度的肺结节自动检测解决方案。...1 国内外研究现状 一个肺结节自动检测算法通常分为两部分:一是肺结节可疑位置推荐算法;二是假阳性肺结节抑制算法。 下面分别介绍这两个方面的研究进展。...2 总体框架 下面介绍肺结节自动检测方案的总体框架。 ▊ 肺结节数据集 近年来,ImageNet、COCO等自然图像处理数据集推动了基于深度学习的自然图像处理领域分类、检测、分割算法的发展。...▊ 肺结节检测难点 根据医疗机构提供的肺部CT图像数据,肺结节自动检测存在诸多难点,例如:肺结节在形态、大小、类型上具有较大差异,一幅CT图像矩阵的尺寸通常是512 512 200(这三个值分别对应于图像的长...我们设计的假阳性肺结节抑制算法基于一个三维深度残差卷积网络,可以多尺寸地从CT图像中捕获三维纹理特征,从而检测出多尺寸、多类型、多形态的肺结节,并剔除容易混淆的假阳性背景,实现肺结节自动检测

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实时和软实时

实时和软实时的区别就是一个命令从准备执行到实际执行的时间长度的区别。比如要点亮一个LED灯。...如果需求是最多2ms内必须执行,那10ms的是软实时,1ms和10us的是硬实时。如果需求是最多20us内必须执行,那10ms和1ms的是软实时,10us的是硬实时。...所以软硬实时得看具体需求。 操作系统有的说是软实时,有的说是硬实时。是互相相对着说的,linux很多定义为软实时,freertos和RTX之类的rtos被定义为硬实时。...因为这俩相比一般linux的实时延迟要大一点。rt-linux的实时延迟可以到几百us,如果需求是不超过毫秒级的话,那rt-linux对这个需求也是硬实时。...既然有优先级抢占之类的存在,那要满足硬实时需求就还有很大一部分要取决于程序的编写(不止取决与系统),程序(驱动和应用程序)的编写同样重要。

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