基于深度学习的ADHD儿童和正常儿童脑电信号分类研究
Study of EEG signal classification based on deep learning for ADHD children and normal children
1. 常州大学 信息科学与工程学院, 江苏 常州 213164
2. 常州市生物医学信息技术重点实验室, 江苏 常州 213164
3. 苏州大学附属第三医院 脑科学研究中心, 江苏 常州 213003
摘要
针对注意缺陷多动障碍（attention deficit hyperactivity disorder，ADHD）儿童和正常儿童的分类问题，实验采用经典干扰控制任务范式对两类儿童的事件相关电位（event-related potential，ERP）进行了研究，旨在通过ERP特征实现其分类。实验首次使用长短期记忆（long-short term memory，LSTM）方法分析两类儿童前额叶与顶枕叶脑区最佳电极（p<0.05）潜伏期（200~450 ms）的脑电信号，并自动学习和分类其ERP特征。相比常规分类方法，LSTM方法的分类率略高，可达95.78%。研究结果表明LSTM方法有助于ADHD儿童脑电信号的分类，为ADHD儿童个体诊断技术提供了一种新思路。
基金项目
江苏省科技厅社发发展项目(BE2018638)
常州市科技项目(CE20175043)
江苏省“333工程”人才项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0870
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 347-350
文章编号: 1001-3695(2019)02-007-0347-04
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
田博帆, 严瀚莹, 王苏弘, 等. 基于深度学习的ADHD儿童和正常儿童脑电信号分类研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 347-350. (Tian Bofan, Yan Hanying, Wang Suhong, et al. Study of EEG signal classification based on deep learning for ADHD children and normal children [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 347-350. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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