标签预测癫痫EEG数据

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LOMenz 2022年4月18日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1699170-label-predicted-seizures-in-eeg-data

评论道: LOMenz2022年4月18日

答:接受图像分析

我使用一个深度学习模型预测癫痫EEG数据。我想画一个图说明模型预测癫痫的脑电图数据和实际癫痫发作。预计值分类值1发作,1没有发作。EEG信号可以合理使用阴谋(通道)。

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图像分析 2022年4月18日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1699170-label-predicted-seizures-in-eeg-data answer_945140

可以遮挡区域发现癫痫发作,或你可以情节下面图中的没收您的数据。

                              次要情节(2,1,1);
                             
                              情节(eegData“b -”,“线宽”2);
                             
                              标题(EEG信号的)
                             
                              网格在;
                             
                              次要情节(2,1,2);
                             
                              情节(predictedValues“b -”,“线宽”2);
                             
                              网格在;
                             
                              标题(“预测”)

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LOMenz 2022年4月18日

谢谢你！我想我EEG信号的预测。我怎么能阴影吗?

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答案(1)

图像分析 2022年4月18日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1699170-label-predicted-seizures-in-eeg-data answer_945230

您可以使用补丁():

                              numSamples = 30;
                             
                              x = linspace(0, 2 *π,numSamples);
                             
                              eegData = 5 + 10 * sin(2 *π* x / 3);
                             
                              阈值= 6;
                             
                              predictedValues = eegData >阈值;
                             
                              次要情节(2,1,1);
                             
                              情节(x, eegData,“b -”,“线宽”2,“MarkerSize”,18);
                             
                              yline(阈值,“线宽”,2)
                             
                              yl = ylim;
                             
                              标题(“脑电图信号。红区=癫痫')
                             
                              网格在;
                             
                              次要情节(2,1,2);
                             
                              情节(x, predictedValues,“b -”,“线宽”2,“MarkerSize”,18);
                             
                              网格在;
                             
                              标题(“没收”)
                             
                              ylim ([0, 1.2])
                             
                              %阴影区域
                             
                              次要情节(2,1,1);%切换回脑电图轴。
                             
                              为k = 2: numSamples
                             
                              如果(predictedValues (k) = = 1 & & predictedValues (k - 1) = = 1)
                             
                              这个地区%阴影
                             
                              x1 = x (k - 1);
                             
                              x2 = x (k);
                             
                              日元= yl型(1);
                             
                              y2 = yl型(2);
                             
                              xData = [x1;x1;x2;x2;x1);
                             
                              yData =[日元;y2;y2;日元;y1);
                             
                              补丁(xData yData,“r”,“FaceAlpha”,0.2,“EdgeColor”,“没有”)
                             
                              结束
                             
                              结束