所屬的技術(shù)人員能夠理解，本技術(shù)的各個方面可以實現(xiàn)為系統(tǒng)、方法或程序產(chǎn)品。因此，本技術(shù)的各個方面可以具體實現(xiàn)為以下形式，即：完全的硬件實施方式、完全的軟件實施方式（包括固件、微代碼等），或硬件和軟件方面結(jié)合的實施方式，這里可以統(tǒng)稱為“電路”、“模塊”或“系統(tǒng)”。下面參照圖14來描述根據(jù)本發(fā)明的這種實施例的電子設(shè)備1400。圖14顯示的電子設(shè)備1400僅僅是一個示例，不應(yīng)對本發(fā)明實施例的功能和使用范圍帶來任何限制。如圖14所示，電子設(shè)備1400以通用計算設(shè)備的形式表現(xiàn)。電子設(shè)備1400的組件可以包括但不限于：上述至少一個處理單元1410、上述至少一個存儲單元1420、連接不同系統(tǒng)組件（包括存儲單元1420和處理單元1410）的總線1430、顯示單元1440。其中，所述存儲單元存儲有程序代碼，所述程序代碼可以被所述處理單元1410執(zhí)行，使得所述處理單元1410執(zhí)行本說明書上述“示例性方法”部分中描述的根據(jù)本發(fā)明各種示例性實施例的步驟。存儲單元1420可以包括易失性存儲單元形式的可讀介質(zhì)，例如隨機存取存儲單元（ram）1421和/或高速緩存存儲單元1422，還可以進(jìn)一步包括只讀存儲單元（rom）1423。存儲單元1420還可以包括具有一組（至少一個）程序模塊1425的程序/使用工具1424，這樣的程序模塊1425包括但不限于：操作系統(tǒng)、一個或者多個應(yīng)用程序、其它程序模塊以及程序數(shù)據(jù)，這些示例中的每一個或某種組合中可能包含網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的現(xiàn)實?？偩€1430可以包括數(shù)據(jù)總線、地址總線和控制總線。電子設(shè)備1400也可以與一個或多個外部設(shè)備1470（例如鍵盤、指向設(shè)備、藍(lán)牙設(shè)備等）通信，這種通信可以通過輸入/輸出（i/o）接口1450進(jìn)行。并且，電子設(shè)備1400還可以通過網(wǎng)絡(luò)適配器1460與一個或者多個網(wǎng)絡(luò)（例如局域網(wǎng)（lan），廣域網(wǎng)（wan）和/或公共網(wǎng)絡(luò)，例如因特網(wǎng)）通信。如圖所示，網(wǎng)絡(luò)適配器1460通過總線1430與電子設(shè)備1400的其它模塊通信。應(yīng)當(dāng)明白，盡管圖中未示出，可以結(jié)合電子設(shè)備1400使用其它硬件和/或軟件模塊，包括但不限于：微代碼、設(shè)備驅(qū)動器、冗余處理單元、外部磁盤驅(qū)動陣列、raid系統(tǒng)、磁帶驅(qū)動器以及數(shù)據(jù)備份存儲系統(tǒng)等。通過以上的實施例的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員易于理解，這里描述的示例實施例可以通過軟件實現(xiàn)，也可以通過軟件結(jié)合必要的硬件的方式來實現(xiàn)。因此，根據(jù)本公開實施例的技術(shù)方案可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該軟件產(chǎn)品可以存儲在一個非易失性存儲介質(zhì)（可以是cd-rom，u盤，移動硬盤等）中或網(wǎng)絡(luò)上，包括若干指令以使得一臺計算設(shè)備（可以是個人計算機、服務(wù)器、終端裝置、或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等）執(zhí)行根據(jù)本公開實施例的方法。在本公開的示例性實施例中，還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有能夠?qū)崿F(xiàn)本說明書上述方法的程序產(chǎn)品。在一些可能的實施例中，本發(fā)明的各個方面還可以實現(xiàn)為一種程序產(chǎn)品的形式，其包括程序代碼，當(dāng)所述程序產(chǎn)品在終端設(shè)備上運行時，所述程序代碼用于使所述終端設(shè)備執(zhí)行本說明書上述“示例性方法”部分中描述的根據(jù)本發(fā)明各種示例性實施例的步驟。雖然已經(jīng)參考若干具體實施方式描述了本技術(shù)的精神和原理，但是應(yīng)該理解，本技術(shù)并不限于所發(fā)明的具體實施方式，對各方面的劃分也不意味著這些方面中的特征不能組合以進(jìn)行受益，這種劃分僅是為了表述的方便。本技術(shù)旨在涵蓋所附權(quán)利要求的精神和范圍內(nèi)所包括的各種修改和等同布置。

背景技術(shù)：

1、本部分旨在為權(quán)利要求書中陳述的本發(fā)明的實施方式提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認(rèn)是現(xiàn)有技術(shù)。

2、目前，癲癇是神經(jīng)系統(tǒng)常見疾病。癲癇樣放電是癲癇的重要標(biāo)志指標(biāo)，其臨床意義已被廣泛證實。然而，目前癲癇樣放電的判斷依然依賴于醫(yī)學(xué)專家，這導(dǎo)致對于癲癇樣放電的評判一致性低，進(jìn)而使得腦電異常放電狀態(tài)的判斷準(zhǔn)確度低。

3、需要說明的是，在上述背景技術(shù)部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于上述問題，發(fā)明人進(jìn)行了相應(yīng)的思考，做出了有針對性的改進(jìn)，提供了癲癇樣放電確定方法、癲癇樣放電確定裝置、電子設(shè)備以及計算機可讀存儲介質(zhì)，可以將腦電特征數(shù)據(jù)以及監(jiān)測視頻輸入至訓(xùn)練好的癲癇樣放電模型中，以通過癲癇樣放電模型確定出受測對象是否處于腦電異常放電狀態(tài)，提高了腦電異常放電狀態(tài)確定的準(zhǔn)確率。

2、根據(jù)本技術(shù)實施例的第一方面，公開了一種癲癇樣放電確定方法，包括：

3、獲取受測對象的腦電特征數(shù)據(jù)；

4、獲取所述受測對象的監(jiān)測視頻；

5、將所述腦電特征數(shù)據(jù)以及所述監(jiān)測視頻輸入至訓(xùn)練好的癲癇樣放電模型中，以通過所述癲癇樣放電模型確定出所述受測對象是否處于腦電異常放電狀態(tài)。

6、在一個實施例中，基于前述方案，所述腦電特征數(shù)據(jù)是從所述受測對象的頭部多個部位處采集的多通道腦電監(jiān)測數(shù)據(jù)，所述腦電特征數(shù)據(jù)包括腦電信號波形特征；

7、所述獲取受測對象的腦電特征數(shù)據(jù)，包括：

8、根據(jù)所述多通道腦電監(jiān)測數(shù)據(jù)計算每個通道與參考電極的電位差，得到腦電信號初始特征數(shù)據(jù)；

9、根據(jù)所述腦電信號初始特征數(shù)據(jù)生成對應(yīng)的腦電信號波形圖；

10、根據(jù)所述腦電信號波形圖提取所述腦電信號波形特征。

11、在一個實施例中，基于前述方案，所述獲取所述受測對象的監(jiān)測視頻之后，所述方法還包括：

12、從所述監(jiān)測視頻中得到所述受測對象的人體特征信息以及動作特征信息；

13、將所述腦電信號波形特征、所述人體特征信息以及所述動作特征信息輸入至訓(xùn)練好的癲癇樣放電模型中，以通過所述癲癇樣放電模型確定出所述受測對象是否處于腦電異常放電狀態(tài)。

14、在一個實施例中，基于前述方案，所述從所述監(jiān)測視頻中得到所述受測對象的人體特征信息以及動作特征信息，包括：

15、分別提取出所述監(jiān)測視頻對應(yīng)的多個幀圖像；

16、從所述多個幀圖像中分別檢測出所述受測對象對應(yīng)的對象關(guān)鍵點以及所述對象關(guān)鍵點對應(yīng)的關(guān)鍵點空間坐標(biāo)；所述對象關(guān)鍵點包括對象面部關(guān)鍵點以及軀體關(guān)鍵點；

17、根據(jù)所述受測對象針對于目標(biāo)對象關(guān)鍵點的所有關(guān)鍵點空間坐標(biāo)構(gòu)建出人體特征信息；

18、對所述人體特征信息進(jìn)行人體動作分析得到所述受測對象的動作特征信息。

19、在一個實施例中，基于前述方案，所述將腦電信號波形特征、所述人體特征信息以及所述動作特征信息輸入至訓(xùn)練好的癲癇樣放電模型中，包括：

20、以預(yù)設(shè)時間點作為起始時間，基于預(yù)設(shè)時間間隔，對所述腦電信號波形特征、所述人體特征信息以及所述動作特征信息分別進(jìn)行劃分，得到多個劃分片段；

21、將所述多個劃分片段輸入至訓(xùn)練好的癲癇樣放電模型中。

22、在一個實施例中，基于前述方案，所述癲癇樣放電模型為三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多層感知器以及全連接層；

23、所述將所述腦電特征數(shù)據(jù)以及所述監(jiān)測視頻輸入至訓(xùn)練好的癲癇樣放電模型中，以通過所述癲癇樣放電模型確定出所述受測對象是否處于腦電異常放電狀態(tài)，包括：

24、將所述腦電信號波形特征輸入至所述三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到腦電特征信息；其中，所述腦電特征信息包括各個通道的空間位置信息；

25、將所述人體特征信息以及所述動作特征信息輸入至所述多層感知器得到運動特征信息，對所述腦電特征信息以及所述運動特征信息進(jìn)行拼接得到綜合特征；

26、將所述綜合特征輸入至所述全連接層中，以得到預(yù)測概率值；其中，所述預(yù)測概率值用于表征所述受測對象是否處于腦電異常放電狀態(tài)。

27、在一個實施例中，基于前述方案，所述三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括三維卷積層、池化層以及全連接層；

28、所述將所述腦電信號波形特征輸入至所述三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到腦電特征信息，包括：

29、利用所述三維卷積層對所述腦電信號波形特征進(jìn)行特征提取得到特征圖；

30、利用所述池化層對所述特征圖進(jìn)行特征壓縮得到目標(biāo)特征圖；

31、利用所述全連接層對所述目標(biāo)特征圖進(jìn)行降維處理，得到腦電特征信息。

32、在一個實施例中，基于前述方案，所述三維卷積層包括多個特征通道；

33、所述利用所述三維卷積層對所述腦電信號波形特征進(jìn)行特征提取得到特征圖，包括：

34、利用所述三維卷積層中的所述多個特征通道分別對所述腦電信號波形特征進(jìn)行特征提取，得到與所述多個特征通道分別對應(yīng)的通道特征圖；

35、確定為所述多個特征通道分別設(shè)置的預(yù)設(shè)權(quán)重，基于所述預(yù)設(shè)權(quán)重以及與所述預(yù)設(shè)權(quán)重對應(yīng)的通道特征圖得到特征圖。

36、在一個實施例中，基于前述方案，所述方法還包括：

37、獲取訓(xùn)練樣本，所述訓(xùn)練樣本包括多個癲癇患者分別對應(yīng)的多個患者數(shù)據(jù)；所述多個患者數(shù)據(jù)中分別包括腦電特征數(shù)據(jù)、患者監(jiān)測視頻以及腦電異常放電狀態(tài)標(biāo)簽；所述腦電異常放電狀態(tài)標(biāo)簽用于表征所述癲癇患者是否處于腦電異常放電狀態(tài)；

38、將所述訓(xùn)練樣本輸入至待訓(xùn)練的初始癲癇樣放電模型中，得到模型輸出結(jié)果；所述模型輸出結(jié)果用于表征所述癲癇患者是否處于腦電異常放電狀態(tài)；

39、根據(jù)所述模型輸出結(jié)果和所述腦電異常放電狀態(tài)標(biāo)簽，確定所述待訓(xùn)練的所述初始癲癇樣放電模型的損失值；

40、根據(jù)所述損失值，對所述待訓(xùn)練的所述初始癲癇樣放電模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直至得到訓(xùn)練好的癲癇樣放電模型。

41、在一個實施例中，基于前述方案，所述訓(xùn)練樣本中包括正樣本以及負(fù)樣本，所述正樣本包括存在腦電異常放電的多個癲癇患者對應(yīng)的多個患者數(shù)據(jù)，所述負(fù)樣本包括腦電正常放電的多個癲癇患者對應(yīng)的多個患者數(shù)據(jù)。

42、在一個實施例中，基于前述方案，所述將所述訓(xùn)練樣本輸入至待訓(xùn)練的初始癲癇樣放電模型中，得到模型輸出結(jié)果，包括：

43、將所述訓(xùn)練樣本輸入至待訓(xùn)練的初始癲癇樣放電模型中，得到預(yù)測標(biāo)簽；所述預(yù)測標(biāo)簽表征所述癲癇患者是否處于腦電異常放電狀態(tài)；

44、根據(jù)所述預(yù)測標(biāo)簽確定所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的模型輸出結(jié)果。

45、在一個實施例中，基于前述方案，所述根據(jù)所述損失值，對所述待訓(xùn)練的所述初始癲癇樣放電模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直至得到訓(xùn)練好的癲癇樣放電模型，包括：

46、根據(jù)所述損失值，更新所述待訓(xùn)練的所述初始癲癇樣放電模型的模型參數(shù)；

47、直至所述損失值滿足預(yù)設(shè)的收斂條件時，得到訓(xùn)練好的癲癇樣放電模型。

48、根據(jù)本技術(shù)實施例的第二方面，公開了一種癲癇樣放電確定裝置，所述裝置包括：

49、獲取腦電特征數(shù)據(jù)單元，用于獲取受測對象的腦電特征數(shù)據(jù)；

50、獲取監(jiān)測視頻單元，用于獲取所述受測對象的監(jiān)測視頻；

51、異常放電確定單元，用于將所述腦電特征數(shù)據(jù)以及所述監(jiān)測視頻輸入至訓(xùn)練好的癲癇樣放電模型中，以通過所述癲癇樣放電模型確定出所述受測對象是否處于腦電異常放電狀態(tài)。

52、根據(jù)本技術(shù)實施例的第三方面，公開了一種電子設(shè)備，包括：處理器；以及存儲器，存儲器上存儲有計算機可讀指令，計算機可讀指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面公開的癲癇樣放電確定方法。

53、根據(jù)本技術(shù)實施例的第四方面，公開了一種計算機程序介質(zhì)，其上存儲有計算機可讀指令，當(dāng)計算機可讀指令被計算機的處理器執(zhí)行時，使計算機執(zhí)行根據(jù)本技術(shù)第一方面公開的癲癇樣放電確定方法。

54、本技術(shù)實施例能夠?qū)⒛X電特征數(shù)據(jù)以及監(jiān)測視頻輸入至訓(xùn)練好的癲癇樣放電模型中，以通過癲癇樣放電模型確定出受測對象是否處于腦電異常放電狀態(tài)。相較于現(xiàn)有技術(shù)，實施本技術(shù)的實施例，避免通過專家醫(yī)生會診的方式確定受測對象是否處于腦電異常放電狀態(tài)，結(jié)合腦電特征數(shù)據(jù)以及監(jiān)測視頻，提升了確定出的受測對象是否處于腦電異常放電狀態(tài)的準(zhǔn)確率以及效率。

55、本技術(shù)的其他特性和優(yōu)點將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過本技術(shù)的實踐而習(xí)得。

56、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性的，并不能限制本技術(shù)。