🫐Python脑电图(EEG)青光眼即时诊断神经网络模型
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脑电图(EEG)
EEG 测量由大脑神经元内的离子电流引起的电压波动。 临床上，EEG 是指在一段时间内记录大脑的自发电活动，如从放置在头皮上的多个电极记录的那样。EEG 结果显示大脑活动的变化可能有助于诊断大脑状况。
对 EEG 数据集进行目视检查的最简单方法是使用 plot() MNE 函数，该函数如其名称所示绘制时期。 y 轴显示通道名称，而 x 轴显示时代编号。 此外，在图上方，我们可以看到每种事件类型的比率。
青光眼
青光眼是一组视神经病变，它们共同具有视网膜神经节细胞 (RGC) 及其轴突的进行性退化，导致视盘的特征性外观和视野丧失。 青光眼功能丧失的评估传统上使用标准自动视野检查 (SAP)。 然而，SAP 需要患者进行大量的主观输入，并且受到重测变异性大的限制。 由于 SAP 测试通常在基于诊所的环境中进行，有限的资源经常导致患者随着时间的推移无法进行必要数量的测试，这可能导致延迟诊断或延迟检测进展。
神经网络
神经网络是一系列算法，通过模拟人脑运作方式的过程，努力识别一组数据中的潜在关系。 从这个意义上说，神经网络是指神经元系统，无论是有机的还是人工的
在神经网络中，除了输入是二进制的，输出是二进制的，我们有相同的基本原理。 进行计算的对象是感知器，他们调整自己以最小化损失函数，直到模型非常准确。
目标
在此，我们提出了新的方法，旨在通过消除现有视野评估中的认知方面，为青光眼患者提供快速的即时诊断。 与大多数报告中央凹目标检测准确性的现有方法不同，我们采用了多任务学习架构，可有效地同时从周边视觉中的中央凹和邻近目标捕获信号，生成视觉响应图。 此外，我们设计了一个多任务学习模块，可以有效地并行学习多个任务。 我们在 40 类数据集上评估了我们的模型分类，准确率和 F1 分数分别为 92% 和 95%。 我们的模型能够在无需校准的用户独立场景上执行，这对于临床诊断来说是可取的。 我们提出的方法可能是客观评估青光眼患者视野的垫脚石。
模型
我们的神经网络由四个卷积块组成，负责学习所有目标频率的脑电图表示。 第五卷积层是一个多任务学习块，它在其中学习以区分多个目标频率。
数据集
使用方法
model = Model(
num_channel=11,
num_classes=40,
signal_length=250,
)
x = torch.randn(2, 11, 250)
print("Input shape:", x.shape)
y = model(x)
print("Output shape:", y.shape)模型分类器
model = ModelClassifier(
num_channel=11,
num_classes=40,
signal_length=250,
)
x = torch.randn(2, 11, 250)
print("Input shape:", x.shape)
y = model(x)
print("Output shape:", y.shape) 结果显示
源代码Python 脑电图(EEG) 青光眼 诊断 巻积神经网络 模型 分类器 视网膜 数据集 视觉响应图 PyTorch 亚当优化器算法 分层 K-Folds 交又验证器 多标签Python 脑电图(EEG) 青光眼 诊断 巻积神经网络 模型 分类器 视网膜 数据集 视觉响应图 PyTorch 亚当优化器算法 分层 K-Folds 交又验证器 多标签Python 脑电图(EEG) 青光眼 诊断 巻积神经网络 模型 分类器 视网膜 数据集 视觉响应图 PyTorch 亚当优化器算法 分层 K-Folds 交又验证器 多标签Python 脑电图(EEG) 青光眼 诊断 巻积神经网络 模型 分类器 视网膜 数据集 视觉响应图 PyTorch 亚当优化器算法 分层 K-Folds 交又验证器 多标签Python 脑电图(EEG) 青光眼 诊断 巻积神经网络 模型 分类器 视网膜
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