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目录
第1章绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 癫痫脑电信号分析现状
1.2.2 癫痫脑电信号分类现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文组织结构
第2章基础知识介绍
2.1 癫痫脑电信号生理基础概述
2.2 癫痫脑电信号分析方法
2.2.1 非线性分析
2.2.2 时域分析
2.2.3 频域分析
2.2.4 时频域分析
2.3 癫痫脑电信号分类方法
2.3.1 机器学习
2.3.2 深度学习
2.4 本章小结
第3章基于三维卷积的多频段癫痫发作类型分类
3.1 基于时-频-空域三维卷积的多频段癫痫分类模型
3.1.1 基于多级小波分解的多频段提取
3.1.2 时-频-空域三维特征构建
3.1.3 三维卷积特征提取与分类
3.2 实验结果及分析
3.2.1 数据选取和预处理
3.2.2 评价指标
3.2.3 癫痫发作类型分类性能分析
3.2.4 多频带组合方法的有效性分析
3.2.5 三维卷积有效性分析
3.2.6 与先进算法的对比
3.3 本章小结
第4章基于注意力机制的三维卷积癫痫发作类型分类
4.1 基于通道和空间注意力的三维卷积癫痫分类网络
4.1.1 注意力机制
4.1.2 基于通道和空间注意力三维卷积特征提取和分类
4.2 实验结果及分析
4.2.1 数据预处理
4.2.2 评价指标
4.2.3 癫痫发作类型分类性能分析
4.2.4 通道和空间注意力机制的有效性分析
4.2.5 不同注意力机制分类性能分析
4.2.6 与先进方法的对比
4.3 本章小结
第5章总结展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间主要成果及参加的科研项目