定级评审中 创新训练 520计算机科学技术 医疗健康未定级

本项目旨在开发一种高效、精准的全自动有害脑电波检测系统,以提升神经危重症护理和癫痫治疗的效率和准确性。我们提出了一种多模态时频协同的张量优化集成框架(MC-TOP),通过创新性地结合脑电图(EEG)信号的时域和频域特征,实现了对多类有害脑电活动的精准分类。该框架的核心创新包括:1)多模态融合分析,结合一维EEG信号和二维频谱图,增强特征表达能力;2)并行卷积模块,捕捉多尺度时序特征,适应EEG信号的动态变化;3)间接噪声处理方案,通过频谱分析分离特定噪声频率。此外,我们引入了可学习的置信度张量和基于边际的损失函数,通过张量优化方法实现了不同分类器的协同工作。这种方法不仅提高了分类精度,还增强了模型的泛化能力和鲁棒性。实验表明,我们的方法使用较少的基分类器即可达到甚至超越使用大量基分类器的随机森林的性能。MC-TOP框架有效解决了传统EEG分析中的关键挑战,包括信号可变性、噪声干扰和数据标注差异等问题,展现出强大的临床应用潜力,可显著减轻医疗专业人员在长时间脑电监测中的负担,为脑疾病的诊断和治疗开辟新途径。