【摘 要】
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眼睛作为人类最重要的器官,负责采集视觉信息,向中枢神经系统传递。视神经通路中若受损,会对视觉信息传递造成影响,严重甚至会致盲。闪光视觉诱发电位（Flash visual evoked potential,FVEP）为临床中常用的诊断视神经通路完整性的技术之一,可以为临床医生诊疗提供重要参考。医生根据FVEP诊断疾病,需要其三个正向波的峰时与三个负向波的谷时,尤其是第二个正向波P2的峰时。此六个时间
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眼睛作为人类最重要的器官,负责采集视觉信息,向中枢神经系统传递。视神经通路中若受损,会对视觉信息传递造成影响,严重甚至会致盲。闪光视觉诱发电位（Flash visual evoked potential,FVEP）为临床中常用的诊断视神经通路完整性的技术之一,可以为临床医生诊疗提供重要参考。医生根据FVEP诊断疾病,需要其三个正向波的峰时与三个负向波的谷时,尤其是第二个正向波P2的峰时。此六个时间点为FVEP的六个特征点,需要专业的医生进行标注。由于FVEP的复杂性,标注工作很困难。因此,准确的FVEP特征点自动检测系统对于医生而言,增加了工作效率与减少了误诊率。视网膜色素变性（Retinitis pigmentosa,RP）是一种严重的遗传疾病,损害视神经通路,致盲性很高。FVEP信号包含了丰富的信息,是诊断RP的工具之一。因此,可以通过对FVEP进行自动分类,诊断RP。本文基于深度学习,机器学习与概率论,围绕FVEP特征点检测与RP疾病诊断,提出了高效的算法。本文主要研究内容总结如下:（1）提出了一种基于神经网络与Light GBM的FVEP特征点自动检测框架。首先,针对FVEP存在的复杂的变化,基于卷积神经网络与注意力机制,设计一个神经网络CAA-Net,从复杂的FVEP信号中选择可能的待选特征点集合。接着,生成待选特征点序列集合,利用多元高斯模型选择K个待选特征点序列。然后,采用Light GBM模型,结合FVEP的特征,选择最优特征点序列。最后,使用临床采集的FVEP数据集对模型的有效性进行验证,序列平均绝对误差为9.79。（2）提出了一种新颖的多输入基于卷积与注意力机制的神经网络的RP识别与分布外检测框架。针对FVEP信号局部与整体拥有不同信息的特点,设计了具有全局与局部特征提取功能的CSA-Net。针对分布外样本检测,在CSA-Net中加入置信度分支。针对提出的手动特征,在CSA-Net中新加入一个输入层,并由此构建MCSA-Net。最后,使用临床采集的FVEP数据集对模型的有效性进行验证,在分类任务中,取得了98.7%的准确率,在分布外检测任务中,取得了95.5%的准确率。
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