使用例如深度学习方法的技术的癫痫发作检测和预测

摘要

至少通过执行以下操作来进行癫痫发作检测和预测中的一个或两个：通过多个分类模型运行来自用于癫痫发作检测的传感器的多个输入信号，并且将权重应用于每个所述分类模型的输出以创建最终分类输出。调整权重以调节来自每个分类器模型的相对输出贡献，以便提高所述最终分类输出的准确度，同时降低所有所述分类模型的功耗。利用调整后的权重来执行癫痫发作检测和预测中的一个或两个。另一种方法使用来自用于癫痫发作检测的传感器的多个流来训练和创建所述分类模型，并且一旦被训练就具有固定权重。将定义具有固定权重的分类模型的信息传送到可穿戴计算机平台，用于癫痫发作检测和预测。所述多个流可以来自多个人并被应用于个人。