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目录
摘要I
ABSTRACTIII
第一章绪论1
1.1研究背景与意义1
1.2国内外研究现状3
1.2.1基于卷积神经网络的iEEG分类方法3
1.2.2基于循环神经网络的iEEG分类方法3
1.2.3基于注意力机制的iEEG分类方法4
1.2.4基于半监督学习的iEEG分类方法4
1.3研究内容和创新点5
1.3.1研究内容5
1.3.2创新点6
1.4本文组织结构7
第二章iEEG分类的理论基础8
2.1引言8
2.2深度学习的基本概念8
2.3深度学习相关理论基础8
2.3.1卷积神经网络8
2.3.2循环神经网络11
2.3.3注意力机制13
2.4半监督学习16
第三章基于CNN和Transformer的iEEG分类方法19
3.1引言19
3.2IEEG-CT模型总体设计19
3.3IEEG-CT子模块设计20
3.3.1卷积模块20
3.3.2多头注意力模块22
3.3.3分类器24
3.4实验24
3.4.1数据集介绍24
3.4.2实验设置及评估指标26
3.4.3实验结果与分析28
3.4.4消融实验30
3.5本章小结31
第四章基于注意力机制和半监督学习的iEEG分类方法32
4.1引言32
4.2IEEG-ASP模型总体设计32
4.3AttNN模型设计33
4.3.1AttNN模型架构33
4.3.2特征提取模块34
4.3.3时间信息提取模块37
4.3.4分类器38
4.4半监督学习流程39
4.5实验40
4.5.1数据集介绍40
4.5.2实验设置及评估指标41
4.5.3实验结果与分析42
4.5.4消融实验43
4.6本章小结45
第五章总结和展望46
5.1本文总结46
5.2工作展望47
参考文献48
攻读硕士学位期间论文发表及科研情况53
致谢54
摘要
癫痫是一种神经系统疾病，其特征是由异常脑电活动引起的突发性、非自愿性的意识、
行为、感觉或运动异常。脑电图是一种记录大脑放电活动的模式，通过记录时间序列可以
有效反映癫痫患者的情况。根据电极的位置不同，脑电图可分为头皮脑电图
（Electroencephalography,EEG）和颅内脑电图（IntracranialEEG,iEEG）两种。EEG记录
信号时将电极放置在头皮上，而iEEG则直接将电极植入人类大脑以记录信号。对于耐药
性癫痫患者，iEEG是一种关键、有效且相对安全的方法，在手术前准确识别癫痫发生区域
具有重要意义。
早期癫痫发作的检查通常需要电生理学家进行目视观察，这种方法费时费力，并且容
易受到电生理学家主观经验的影响。因此，需要一种自动检测方法来进行iEEG信号的临
床检测。近年来，深度学习方法在iEEG自动分类方面取得了显著的进展。然而，仍然存
在一些限制，例如，iEEG分类方法准确率较低，以及如何有效利用无标签iEEG数据进行
模型训练等问题。针对以上问题，本文研究
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