9、利用卷积神经网络架构评估机器学习算法在癫痫发作预测中的效率

利用卷积神经网络架构评估机器学习算法在癫痫发作预测中的效率

癫痫是一种严重的脑部神经系统疾病，全球有超过5000万人受其影响。患者不仅遭受神经生物学方面的紊乱，还面临社会和心理上的障碍。若能早期识别癫痫发作，将有可能挽救患者生命。脑电图（EEG）作为检测癫痫发作的常用方法，在分析大脑活动方面发挥着重要作用。然而，传统的EEG信号视觉审查不仅耗时，还对医生的专业水平要求较高。因此，利用机器学习算法提高癫痫发作预测的准确性和效率具有重要的现实意义。

1. 研究背景

癫痫患者的EEG信号包含发作间期（interictal）和发作期（ictal）两种活动。目前，大多数癫痫检测研究采用头皮EEG，因其可通过非侵入性方法获取。但现有深度学习技术在癫痫检测中仍面临一些挑战，如多通道特征提取导致的无关通道和多重信息问题。

2. 文献综述

以往的研究提出了多种结合手工特征和分类器（如支持向量机、神经网络）的方法来构建多阶段癫痫检测系统。这些方法涉及时间空间特征、统计量和熵等方面的提取。为解决EEG系统的维度问题，许多特征选择机制被提出，如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）和拉普拉斯特征映射等。同时，堆叠自动编码器在特征提取方面被证明优于手工提取方法。

不过，现有分类器存在一些局限性：
- 容易陷入多个局部最小值，而非找到全局最小值。
- 需要更多的训练时间。
- 提取的EEG信号特征数量较少。
- 计算资源需求高，可能不适合实时癫痫检测系统。
- 准确率较低。
- 用于评估效率的参数数量较少。
- 预测癫痫发作的发作间期较为复杂。

3. 数据收集与预处理