一种基于小波散射因子与LSTM神经网络模型的颞叶癫痫分类方法

摘要

本发明公开了一种基于MEG信号的小波散射因子的特征提取与LSTM网络模型相结合的颞叶癫痫分类的研究方法，包括以下步骤：(1)提取左侧颞叶癫痫，右侧颞叶癫痫以及正常人的262通道的MEG信号；(2)构建小波散射网络，并计算各个通道的散射因子；(3)将散射因子作为LSTM神经网络的输入并进行训练学习；(4)利用平均分类准确率、标准差以及F1值对网络训练的结果进行评估。该方法效果优秀，能够有效区分左侧颞叶癫痫，右侧颞叶癫痫以及正常人。