DEEP LEARNING APPROACHES FOR AUTOMATIC ANALYSIS OF EEGS
摘要：
在本章中，我们将讨论各种深度学习架构在自动捕获检测中的应用，研究的体系结构包括多层感知器(MLPs)、卷积神经网络(CNNs)、长短时记忆网络(LSTMs)、选通递归单元(GRUs)和残差神经网络(ResNets)；
数据库使用了 TUH-EEG ，并辅以来自杜克大学的数据，来评估这些混合深层结构的性能；
由于 TUH-EEG 包含大量的未标记数据，本文还讨论了在训练这些复杂递归网络之前使用的无监督训练方法；
最红本文介绍了一个集成了 CNNs 和 LSTMs 的混合系统，这个先进的系统观察到的主要错误模式是在短暂的范围减缓模式（如间歇性节律性活动）期间产生的假警报，这也是本文致力于标注更多 TUH-EEG 数据的原因；
数据：
数据是用几代 Natus Medical Incorporated 公司的 NicoletTM 脑电图记录技术对t脑电图信号进行记录；
原始信号由多通道录音组成，其中通道的数量在 20 到 128 个通道之间变化，标注包括起病和终止、频率和幅度、局部性和局限性，可用作检出任务；
采用16位A/D转换器对数据进行数字化处理，采样频率从250赫兹到1024赫兹不等；
在本文的工作中，将所有的 EEGs 重采样到一个250 Hz的采样频率，使用了 22 个与标准的10/20脑电图配置相关的通道；
原始的脑电图记录被分割成多个EDF文件，这取决于技术人员是如何标注的；