基于残差注意力神经网络模型的癫痫脑电信号分类

目的 针对癫痫脑电信号特征提取过程复杂、信息提取不充分及分类精度较低等问题，本文提出一种基于残差注意力神经网络模型（residual attention module neural network,RAM-Net）用于实现癫痫脑电信号的自动分类。方法 首先对脑电信号进行去噪和分段处理，使网络更有效提取细节特征；然后根据脑电信号在时频域幅值特点，将信号转换为二维时频图像作为模型输入；最后借鉴残差网络思想，在每个残差块中融合注意力机制，构建分类模型，在临床数据集上做验证。结果 该方法分类准确率为97.16%，精确率为97.00%，可实现癫痫发作、间期和正常状态的脑电信号三分类。结论 基于RAMNet的癫痫脑电信号分类方法将脑电信号转化为二维图像，降低了方法复杂度；融合注意力机制增强了网络的有效信息提取能力，可为癫痫临床辅助诊断提供一种新的分析思路和处理方法。