构建了基于EEG和BFV信号的深度神经网络模型CNN-LSTM，根据NIHSS和MRS评分对缺血性脑卒中的等级进行分类；接着实验对比了卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、CNN-LSTM这三种不同的网络架构，最后发现CNN-LSTM混合模型的效果优于单独的CNN和LSTM，准确率在三种架构中最高，在NIHSS、MRS测试集上平均准确率是95.18%；然后通过事后解释，对深度神经网络如何解码生理信号进行可视化。声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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