6、基于LSTM的认知疾病预测模型构建与应用

基于LSTM的认知疾病预测模型构建与应用

1. 数据准备

为了使用脑电图（EEG）数据通过长短期记忆网络（LSTM）模型预测认知问题，需要进行一系列关键的数据准备步骤。假设数据来自Kaggle，以下是数据准备过程的概述：
- 数据加载与检查 ：加载包含脑电波数据（EEG信号）、受试者年龄、性别以及指示是否存在认知障碍的标签的数据集。检查数据集的组织，注意样本数量、特征和标签，确保数据正确加载和结构化。
- 数据预处理 ：
- 必要时，将EEG数据划分为更小的、不重叠的时间帧或时期。
- 对EEG数据进行重采样，并应用必要的滤波器以实现恒定的采样率。
- 使用z - score归一化对EEG数据进行归一化，确保所有EEG特征在同一尺度上。
- 确保性别和年龄数据采用适合建模的格式，例如对性别进行独热编码，年龄采用数值形式。
- 特征工程（脑电波） ：必要时，从EEG数据中提取相关信息，可能包括：
- 频谱分析：计算不同频段（如α和β）的功率。
- 时域分析：从EEG片段中导出均值和方差统计量。
- 频域分析：获取与信号频率特征相关的特征。
- 标签编码 ：将标签（是否存在认知障碍）进行二进制编码为数值格式（0表示无疾病，1表示存在疾病），确保训练和测试数据集的标签编码一致。
- 数据划分 ：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，典型的划分比例为70%用于训练，15%用于验证，15%用于测试。必要时，也可以从训练集中指