Automatic detection method of epileptic EEG based on residual network

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2024030273

Abstract

Abstract:

Aiming at the single classification mode of the existing epilepsy detection algorithms， an automatic detection method of epilepsy ElectroEncephaloGram （EEG） based on Residual Network （ResNet） was proposed. Firstly， a one-dimensional ResNet with three residual blocks was built to extract the intrinsic features of EEG signals. Secondly， the fully connected network was used for classification. Finally， the proposed method was tested on the epilepsy EEG database of University of Bonn with seven two-class， five three-class and five-class of all data EEG recognition problems studied， and the detection accuracies of the proposed method were 96.19%-99.32%， 95.28%-97.45%， and 82.34%， respectively. Experimental results show that the proposed method has better universality and classification accuracy， is more suitable for the practical application requirements.

Key words: epilepsy detection, Convolutional Neural Network (CNN), ElectroEncephaloGram (EEG) signal, Residual Network (ResNet), automatic detection

摘要：

针对现有癫痫检测算法分类模式单一的问题，提出一种基于残差网络（ResNet）的癫痫脑电（EEG）自动检测方法。首先，搭建具有3个残差块的一维ResNet提取EEG信号的内在特征；其次，利用全连接网络进行分类；最后，将所提方法在波恩大学癫痫EEG数据库上进行实验，研究了7种二分类、5种三分类和所有数据的五分类的EEG识别问题，所提方法的检测准确率分别为98.30%~99.46%、95.28%~97.45%和82.34%。实验结果表明，所提方法具有较好的普适性和分类准确率，更符合实际应用需求。

关键词: 癫痫检测, 卷积神经网络, 脑电信号, 残差网络, 自动检测

CLC Number:

TP391.4

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Figures/Tables 10

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数据集类别	记录位置	身体状况	状态
A	大脑皮层	健康人	清醒状态下，眼睛睁开
B	大脑皮层	健康人	清醒状态下，眼睛闭上
C	侧半球海马结构	癫痫患者	患者无癫痫发作间期
D	癫痫致病期	癫痫患者	患者无癫痫发作间期
E	癫痫致病期	癫痫患者	患者发作期

数据集类别	记录位置	身体状况	状态
A	大脑皮层	健康人	清醒状态下，眼睛睁开
B	大脑皮层	健康人	清醒状态下，眼睛闭上
C	侧半球海马结构	癫痫患者	患者无癫痫发作间期
D	癫痫致病期	癫痫患者	患者无癫痫发作间期
E	癫痫致病期	癫痫患者	患者发作期

网络模块	网络层类型	输出神经元数	核大小	Dropout
卷积块1	Conv-1	176×64	3	—
	Conv-2	174×64	3	—
	ReLU	174×64	—	—
	BN	—	—	—
	Maxpool	58×64	3	—
卷积块2	Conv-1	56×128	3	—
	Conv-2	56×128	3	—
	ReLU	56×128	—	—
	BN	—	—	—
	Maxpool	19×128	—	—
卷积块3	Conv-1	17×512	3	—
	Conv-2	17×512	3	—
	ReLU	17×512	—	—
	BN	—	—	—
	Maxpool	6×512	3	—
扁平化层	Dropout	3 072	—	0.15
扁平化层	Flatten	3 072	—	—
全连接层1	Dense	1 024	—	—
	ReLU	—	—	—
	Dropout	—	—	0.40
全连接层2	Dense	128	—	—
	ReLU	—	—	—
	Dropout	—	—	0.50
全连接层3	Dense	16	—	—
全连接层3	Softmax	—	—	—

网络模块	网络层类型	输出神经元数	核大小	Dropout
卷积块1	Conv-1	176×64	3	—
	Conv-2	174×64	3	—
	ReLU	174×64	—	—
	BN	—	—	—
	Maxpool	58×64	3	—
卷积块2	Conv-1	56×128	3	—
	Conv-2	56×128	3	—
	ReLU	56×128	—	—
	BN	—	—	—
	Maxpool	19×128	—	—
卷积块3	Conv-1	17×512	3	—
	Conv-2	17×512	3	—
	ReLU	17×512	—	—
	BN	—	—	—
	Maxpool	6×512	3	—
扁平化层	Dropout	3 072	—	0.15
扁平化层	Flatten	3 072	—	—
全连接层1	Dense	1 024	—	—
	ReLU	—	—	—
	Dropout	—	—	0.40
全连接层2	Dense	128	—	—
	ReLU	—	—	—
	Dropout	—	—	0.50
全连接层3	Dense	16	—	—
全连接层3	Softmax	—	—	—

分类	组合	acc	pre	rec	F1值
二分类	A vs. E	99.46	99.22	99.20	99.56
	B vs. E	99.26	98.57	98.69	98.91
	C vs. E	98.89	98.21	97.83	97.82
	D vs. E	98.30	98.04	97.39	97.61
	AB vs. E	99.21	98.86	99.01	99.39
	CD vs. E	98.35	98.84	97.68	97.82
	ABCD vs. E	98.49	98.21	98.38	98.26
三分类	A vs. C vs. E	96.22	96.59	96.52	96.53
	A vs. D vs. E	95.28	95.48	95.28	96.37
	B vs. C vs. E	97.45	97.54	97.45	98.41
	B vs. D vs. E	97.44	96.21	97.38	97.43
	AB vs.CD vs. E	95.76	96.32	95.77	96.27
五分类	A vs. B vs.C vs. D vs. E	82.34	82.70	82.34	82.31