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摘要
癫痫发作自动检测技术对癫痫的辅助诊断具有重要意义。为了进一步提升癫痫检测的分类精度，提出了一种基于卷积和注意力机制的癫痫自动检测分类模型。将原始脑电信号通过卷积神经网络进行特征提取，使用注意力机制进行特征重构强化，对强化后的特征进行分类。对该模型在公开数据集上分别进行了二分类和三分类实验，在二分类实验中达到了98.99%的准确率、99.91%的特异性、99.38%的敏感度；在三分类实验中取得了94.42%的准确率、95.74%的特异性和93.09%的敏感度。实验结果表明，提出的癫痫发作自动检测模型可以达到良好的分类效果。
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