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临床医学
基于CNN+Bi-LSTM和脑电信号的疼痛分类的研究
脑电图(Electroencephalogram, EEG)是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包含了大量的生理和病理信息。近年来,与疼痛相关脑电信号的研究是当前脑认知和临床治疗领域的研究热点和难点问题之一。文章使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)结合的CNN+Bi-LSTM网络算法对疼痛和不痛的脑电信号进行二分类,准确率达到了97.1%,与此同时precision、recall、f1-score分别达到了97%、97%、97%。证明了两种网络结合对研究疼痛的脑电信号是可行的。
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大众科技
2020年11期

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