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初探儿童癫痫的自动诊断

南亚萍

空军军医大学第一附属医院

目的: 针对利用脑电图进行儿童癫痫诊断具有工作量大、耗时长、效率低的缺陷，借助人工智能的最新进展，提出基于卷积神经网络的自动诊断方法。
方法: 首先，分析了癫痫样放电时的异常脑电图特点，结合临床的神经病学症状，建立了儿童癫痫病特征集。然后，介绍了深度学习中的卷积神经网络，基于此构建一种儿童癫痫病的自动诊断系统。最后，讨论了该系统的优缺点。
结果: 新提出的自动诊断方法省时、省力、准确率高。
结论: 该自动诊断方法具有一定的发展前景。