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一種辨識新生兒癲癇發作之通道資訊處理系統，係應用於新生兒合併有高危險腦病變的情形下使用人工智慧輔助連續性腦電圖監測的環境中，利用本發明之辨識新生兒癲癇發作之通道資訊處理系統時，首先，進行監測嬰幼兒腦電波訊號接收動作，藉由使用一連續性腦電圖(continuous electroencephalography)偵測並獲取嬰幼兒腦電波訊號數據；接著，進行訊號處理動作，將針對該些多筆監測嬰幼兒腦電波訊號數據之對應每一通道的每一生理訊號，進行訊號處理，以產生出用以訓練人工智慧之深度卷積神經網路CNN(deep convolutional neural networks)的多筆訓練資料，其中，該些多筆訓練資料中的每一筆訓練資料的每一項資料係對應於該些多筆監測嬰幼兒腦電波訊號數據之每一筆監測嬰幼兒腦電波訊號數據中之每一通道的每一生理訊號，在此，將所有通道納入訓練資料，而訓練資料之標註為專業醫師人工標註；進而，進行辨識新生兒癲癇模型產生動作，根據經訊號處理動作後的該些多筆訓練資料，訓練深度卷積神經網路CNN將產生出辨識新生兒癲癇模型，用以診斷新生兒癲癇發作症狀，辨識10秒以上連續癲癇出現的狀態，並且區別出非癲癇發生與癲癇發生的情況。利用本發明之辨識新生兒癲癇發作之通道資訊處理系統資訊處理系統所產生出的辨識新生兒癲癇模型，可判別嬰幼兒腦電波數據並藉此辨識新生兒是否為癲癇發作。
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