基于一维卷积神经网络架构与多模态时序注意力机制的癫痫发作分类研究

本文推荐一种创新性混合深度学习模型，通过结合小波变换(Wavelet Transform)、一维卷积层(Conv1D)和多头注意力机制(Multi-head Attention)，在癫痫发作检测中实现99.71%的准确率（基于UCI数据集）。该模型突破传统EEG信号分析的局限性，利用CNN空间特征提取优势与注意力机制的时序依赖性捕捉能力，无需过采样技术即可处理类别不平衡问题，为临床癫痫预测系统提供了高精度自动化解决方案。

　　

亮点

• 提出新型混合深度学习模型，集成小波变换、1D卷积层(Conv1D)和四头注意力机制

• 模型在UCI癫痫数据集上实现99.71%准确率，超越现有所有方法

• 注意力机制显著提升EEG信号关键时序特征的捕捉能力

• 无需传统过采样技术即可有效处理类别不平衡问题

相关研究

近期生物医学信号处理领域深度学习的应用备受关注，特别是针对脑电图(EEG)、心电图(ECG)和肌电图(EMG)等具有非平稳性、噪声敏感性和时序特性的复杂生理信号。现有研究表明，结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的混合架构能显著提升时空特征提取能力。

数据集

采用UCI癫痫发作数据集，包含5类癫痫EEG记录（每类100例），采样频率为23.6秒/例。数据经严格预处理，包括带通滤波(0.5-60Hz)和专家标注，确保适用于深度学习模型训练。

方法创新

1. 小波预处理：有效滤除EEG噪声

2. 三级Conv1D架构：逐层增加滤波器数量(64→128→256)，减小卷积核尺寸(7→5→3)

3. 多头注意力机制：四头结构捕捉不同时间尺度特征

4. 正则化技术：采用Dropout(0.3)、L2正则化和早停法防止过拟合

结果

模型在准确率(Accuracy)、马修斯相关系数(MCC)、关键成功指数(CSI)、AUC曲线和F1分数等指标上全面领先。消融实验证实：

• 移除注意力机制导致准确率下降2.3%

• 取消小波变换使噪声敏感度提升18%

• 四头结构比单头注意力提升1.7%性能

结论

该研究通过1D-CNN与多头注意力的创新结合，建立了癫痫检测的新标杆。模型对EEG信号时空特征的协同解析能力，为开发临床可用的实时预警系统提供了重要技术支撑。未来工作将探索跨中心数据验证和嵌入式设备部署。