卷积神经网络在EEG疾病诊断中的应用研究

资源摘要信息:"基于卷积神经网络增强脑电图诊断神经疾病" 知识点: 1. 卷积神经网络（CNN）:卷积神经网络是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别和分类领域。在本项目中，CNN用于处理脑电图数据，从中学习复杂的特征，提高疾病识别的准确性。 2. 脑电图（EEG）:脑电图是一种记录大脑电活动的非侵入性技术，常用于诊断癫痫、睡眠障碍、脑卒中等疾病。传统脑电图分析依赖于专业医生的主观判断，耗时且容易出错。 3. 数据集预处理:在本项目中，使用的数据集包括公开的脑电图数据集，如SEED、CHB-MIT等，并进行了预处理，包括信号滤波、去噪和特征提取等。 4. 交叉验证和参数调优:在模型训练和测试过程中，使用了交叉验证、参数调优等技术，以提高模型的性能。 5. 脑电图信号的快速、准确分析和分类:项目完成后，将实现对脑电图信号的快速、准确分析和分类，为神经疾病的诊断提供有力支持。 6. 生物医学信号分析领域:项目成果也可应用于其他生物医学信号分析领域。 7. Dockerfile:在项目中使用Dockerfile可以方便地将应用环境打包，使得项目在其他环境中也可以方便地运行。 8. Python编程:项目中使用了Python编程语言，通过编写脚本实现了数据处理、模型训练和测试等功能。 9. 数据分析和机器学习:项目涉及到数据分析和机器学习的多个方面，包括数据预处理、模型训练、模型测试、模型优化等。 10. 代码库和模块化编程:项目中使用了多个代码库和模块，如prepare_data_for_eeg-gcnn.ipynb、training_pipeline.py、eeg_pipeline.py、code_psd_random_forests、code_psd_shallow_eeg_gcnn、code_psd_fcnn、trivial_classifiers、code_psd_deep_eeg_gcnn等，实现了代码的模块化，方便了代码的维护和扩展。