(Jiuwen Cao*, Yaohui Chen, Runze Zheng, Xiaonan Cui, Tiejia Jiang, and Feng Gao, DSMN-ESS: Dual-stream Multi-task Network for Epilepsy Syndrome Classification and Seizure Detection, IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2023, published online)
同时进行儿童癫痫综合征分类和癫痫发作检测在癫痫分析中都具有重要意义，目前的研究主要集中在单一的任务上，主要集中在癫痫发作的检测上。本文开发了一种利用多通道头皮脑电图（EEG）的新型双流多任务网络（DSMN），用于同时执行癫痫综合征分类（ESC Task）和癫痫发作检测（SD Task），简称DSMN-ESS。研究了ESC任务和SD任务之间的密切相关性，以获得更好的性能。由此，与浙江大学医学院附属儿童医院合作，我院人机混合智能与智慧健康研究中心儿童癫痫综合征分类和癫痫发作检测的双流多任务网络的研究论文“DSMN-ESS: Dual-stream Multi-task Network for Epilepsy Syndrome Classification and Seizure Detection”被IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement收录。该研究有效解决了脑电通道选择不平衡的问题，设计了一个信息共享门模块，使两个任务都能充分获得有用的信息。
第一作者和通讯作者均为指导教师曹九稳教授，论文第二作者为2021级硕士研究生陈耀辉，该项研究获得了国家自然科学基金重点、科技部重点研发和浙江省重点研发等项目的资助。
论文算法总体分析流程框架图
通道权重更新模块
信息共享门模块
实验结果
