7、癫痫发作检测与分类及监控图像分辨率提升技术解析

癫痫发作检测与分类及监控图像分辨率提升技术解析

癫痫发作检测与分类的 ANN 模型

在癫痫发作检测与分类领域，基于机器学习的人工神经网络（ANN）模型展现出了卓越的性能。研究人员使用脑电图（EEG）信号数据集对 ANN 模型的实验结果进行了验证。该数据集包含两类实例，其中类别 0 有 2300 个实例，代表具有癫痫发作活动的 EEG 信号；类别 1 有 9200 个实例，代表无癫痫发作活动的 EEG 信号，具体信息如下表所示：
| 类别名称 | 类别标签 | 实例数量 |
| — | — | — |
| 具有癫痫发作活动的 EEG 信号 | 0 | 2300 |
| 无癫痫发作活动的 EEG 信号 | 1 | 9200 |

研究从精度、召回率、F 分数和准确率四个方面对模型结果进行了评估，并与 KNN、MLP 和线性 SVM 等现有模型进行了详细的对比研究，结果如下表：
| 方法 | 精度 | 召回率 | F 分数 | 准确率 |
| — | — | — | — | — |
| ANN | 80.15% | 80.26% | 80.44% | 80.21% |
| KNN | 70.00% | 76.00% | 72.00% | 76.00% |
| MLP | 77.00% | 79.00% | 78.00% | 78.00% |
| 线性 SVM | - | - | - | 77.10% |

从表格数据可以清晰看出，ANN 模型在各项指标上均表现出色。在精度方面，ANN 模型达到了 80.15%，而 KNN 和 MLP 模型分别为 70%和 77%；召回率上，ANN 模型为 8