近日，自动化学院“人机混合智能与智慧健康研究中心”以杭州电子科技大学为第一单位在人工智能国际知名期刊IEEE SENSORS JOURNAL（IEEE SENSJ）上发表了文章《Multiple Artifact Detection based on Adaptive Scalp Region Selection and Classifier Fusion》。该论文的第一作者为我校自动化学院学生方智波，通讯作者为研究中心负责人曹九稳教授和胡丁寒老师。《IEEE SENSJ》的主要兴趣领域是化学和生物现象的应用等，目前为SCI中科院2区期刊，2023年的影响因子为4.3。
长时脑电图（EEG）记录中包含了多种类型的伪迹（眼球眨动伪迹、咀嚼伪迹、肌电图（EMG）伪迹等），这严重干扰了临床医生和研究人员对EEG的解读。现有的研究通常侧重于特定伪迹的检测，无法应对复杂的多类型伪迹检测。因此，本文中提出了一种基于自适应头皮区域选择和分类器融合的多伪迹检测方法。本文的主要贡献如下：（1）根据不同头皮区域伪迹生成的特点，实现了自适应脑区筛选。（2）融合了ReliefF和mRMR，实现了两阶段特征评估并减少了特征冗余。（3）多模型级联融合可以带来更强的鲁棒性和更好的泛化性。研究中使用的数据来自浙江大学医学院附属儿童医院，且患有良性颞中央尖波癫痫（BECT）的真实患者。与目前先进的伪迹检测方法相比，所提出的方法在多类型伪迹检测方面表现出最佳性能，并在CHZU数据集上达到了87%的F1分数、87%的精确度、88%的召回率和93%的准确度。
图：网络框架图
人机混合智能与智慧健康研究中心隶属于杭州电子科技大学自动化学院，依托于浙江省机器学习与智慧健康国际合作基地，主要研究方向包括：机器学习、深度学习、医学信号处理、场景文字识别、自然语言处理等。研究中心现有在职教师11名，其中包含6位教授、2位副教授、3位讲师，硕博生60余名。负责人曹九稳教授是浙江省机器学习与智慧健康国际合作基地中心主任。研究中心有多位国家级和省级人才，与法国巴黎大学、新加坡南洋理工大学、加拿大温莎大学、德国伍伯塔尔大学、澳门大学、复旦华山医院、浙江省儿保医院、浙二医院等长期保持科研合作；研究中心学生多次赴法国、加拿大等交流学习，毕业生多就职于华为、字节跳动、海康威视等国内知名企业。