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基于头皮脑电图EEG的癫痫自动分类

在武汉市应用基础前沿项目 “ 基于头皮脑电图的小儿癫痫自动分类与病灶定位 ” 支持下，提出深度学习、迁移学习等多种机器学习算法，用于基于头皮脑电的癫痫检测与分类，尤其是小儿癫痫。首先判断有无癫痫？如果有，是局灶性发作还是全面性发作？如果是全面性发作，进一步判断其具体类型，如强直发作、失神发作等。 · 多模态融合和多核知

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技术成熟度: 成熟度待评估
所在地: 武汉