基于特征融合方法的輕微認知衰退靜息態(tài)腦電數(shù)據(jù)自動檢測技術研究

打開文本圖片集

摘要：輕微認知衰退是阿爾茨海默病的早期階段，而利用腦電信號進行輕微認知衰退的特征提取與分類是診斷輕微認知衰退的重要方法。在基于腦電人工智能輕微認知衰退自動檢測技術中，現(xiàn)有研究只提取腦電波信號中的某一個特征或簡單地拼接多個特征，這會導致這些方法并不能較好地考慮特征之間的相關性，并且會引發(fā)維度災難的問題；提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的輕微認知衰退靜息態(tài)腦電數(shù)據(jù)自動檢測算法，通過提取腦電的功率譜及腦網(wǎng)絡特征，并通過矩陣運算的方式對這兩種特征進行融合，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對融合后的特征進行分類，該方法在上海某醫(yī)院采集的數(shù)據(jù)集上獲得較高的準確率。（剩余18413字）