CHB-MIT波士顿儿童医院癫痫EEG脑电数据处理-癫痫发作预测（六）

癫痫EEG脑电信号预测

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已于 2022-09-20 13:48:36 修改 · 置顶 · 4.5k 阅读

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#tensorflow #深度学习 #python

于 2022-09-20 13:40:34 首次发布

本文介绍了一种利用深度学习方法对CHB-MIT波士顿儿童医院癫痫EEG数据进行处理，实现癫痫发作预测的技术方案。通过构建特定的卷积神经网络模型并结合双向长短期记忆网络，该方案能够有效提取脑电特征并进行分类。

CHB-MIT波士顿儿童医院癫痫EEG脑电数据处理-癫痫发作预测（六）

导入需要的包
各功能模块
数据集导入
模型训练
训练结果
保存模型
测试结果

导入需要的包

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,Dropout,Activation,Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D,ZeroPadding2D
from tensorflow.keras.layers import Reshape
from tensorflow.python.keras.utils.multi_gpu_utils import multi_gpu_model
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import os

各功能模块

def choose_channel(data, drop=set()):
    return data[:, :, list(channels), :]

def train_test_split(data, label):
    return train_data, train_label, test_data, test_label

def get_model(n, channel_numbers):
    model = keras.models.Sequential([
        # 1. define matrix:[ input_dim, output_dim]
        # 2. input:[None, input_length, 1(one_hout:vocab_size)]  return:[None, input_length, embedding_dim]
        # keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
        # return : [None, embedding_dim]
        keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(1,channel_numbers), input_shape=(n,channel_numbers,5), activation='relu', padding='same')