25、基于神经网络的听力损失与唇裂检测技术研究

基于神经网络的听力损失与唇裂检测技术研究

基于MLP的听力损失检测系统

在听力损失检测领域，传统的数据收集面临诸多挑战，如样本获取困难和患者信息处理的法律限制。为了实现基于多层感知器（MLP）的脑干听觉诱发电位（BAEP）信号分类系统，我们采用了生成合成数据的方法进行训练和测试。

合成数据生成与特征提取

• 合成数据生成 ：基于从真实样本中提取的特征生成合成数据，生成的信号与真实信号非常相似。通过对信号值进行滤波，获取波I、II、III和V的最大振幅峰值，然后利用不同峰值或波之间的时间差提取潜伏期。
• 特征提取阶段 ：整个解决方案分为两个阶段，第一阶段生成合成数据，模拟时域采样的BAEP信号用于训练和测试MLP算法；第二阶段进行特征提取，提取的特征作为MLP的输入。

MLP架构与分类

• MLP架构 ：输入层有5个神经元，用于编码包含年龄、潜伏期和从波I到波IV - V的波长振幅值的向量；中间层神经元数量通过实验测试确定，每次迭代增加5个神经元，直到达到25个神经元；输出层有4个神经元。
• 分类输出 ：MLP对提取的数据进行分类，根据条件输出一个四位代码，每个编码的二进制值代表一种病症，具体对应关系如下表所示：

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诊断	听力损失状况	二进制编码