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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....癫痫自动检测流程 本节详细介绍癫痫自动检测流程, 如图1所示. 该流程通常包括四个步骤: 信号采集、信号预处理、特征提取、分类模型学习与评估. 下面将对此四步进行逐一介绍. ?...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.

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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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