【摘 要】
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作为记录人类大脑活动的重要手段,脑电在诊断和监控等神经医学临床应用中都展现了巨大的潜力.然而,脑电在记录过程中极易受到各种干扰,原始数据中由此产生的伪迹给后续分析带来了极大的困难.去除脑电伪迹是进行脑电分析的关键先决条件.然而,现有方法在捕捉脑电潜在的形态特性和适应伪迹先验缺乏的场景等方面仍有不足.为能进行更深层次的伪迹去除以此获取更高质量的脑电数据,本文提出了一种基于CNN-LSTM组合模型的脑
【出 处】
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第41届中国控制会议论文集（13）
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作为记录人类大脑活动的重要手段,脑电在诊断和监控等神经医学临床应用中都展现了巨大的潜力.然而,脑电在记录过程中极易受到各种干扰,原始数据中由此产生的伪迹给后续分析带来了极大的困难.去除脑电伪迹是进行脑电分析的关键先决条件.然而,现有方法在捕捉脑电潜在的形态特性和适应伪迹先验缺乏的场景等方面仍有不足.为能进行更深层次的伪迹去除以此获取更高质量的脑电数据,本文提出了一种基于CNN-LSTM组合模型的脑电伪迹去除方法（HCLnet）,对原始脑电进行三个阶段的处理:1)形态特征提取,逐层增加卷积核数使模型学习到具有适宜表征形态特性维度的特征;2)特征增强,利用LSTM提取样本间时序依赖性来增民强形态特征;3)脑电重建,所提取的组合特征经全连接网络层转换后得到无伪迹脑电.通过与1D-ResCNN在内的五种伪迹去除方法的对比实验表明HCLnet重建出的波形更精确,且具有最高的信噪比和相关系数,最低的时域与频域误差.
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