《表1 数据示例:22通道双极导联》

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《基于深度卷积神经网络的脑电图异常检测》

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注:如果EEG的采样频率是256 Hz，那么每秒就有256个采样点，这里只列出了其中4个采样点的数据作为示例．表2同．

本研究采集了多个异构的EEG数据集[2，12-14]，这些数据集来自不同机构，记录数据的设备和标准都有所差异，将它们进行组合来训练模型，能提高模型的泛化能力，降低过拟合的可能．由于各个数据集的通道数不同（20～40个），采样频率也不同（250～512Hz），电极的导联方式也不同，所以，综合数据的分布以及转换的可能性，本研究通过插值或降采样将数据进行重构，即把频率统一为256 Hz，将通道数与导联方式统一映射为22通道双极导联（表1）．具体方法是:首先，从EEG源文件读取信号数据对应的通道名称（表2）；然后，根据通道名称所代表的导联方式以及各通道名称在图1中的电极位置确定通道映射关系（表3）；最后，根据表3的映射关系，将32通道参考导联数据重构为22通道双极导联数据．