【自己练手的小项目】

提示：主要时数据分析、图像处理、图像识别相关技术案例，班门弄斧了

• 自己练手的小项目——EGG数据管理Java web
• 前言
• 一、EGG数据模式识别
• 二、EGG数据管理平台
• 三、模型训练
• • 1.main.py
  • 2.平台使用 tensorflow-js
  • 3.总体效果
• 总结

功能：建立病人信息，可视化脑电波数据、建立tensorflow模型，自动类型。

EGG是多点脑电波数据，根据不同状态下采集的数据标记类别，python语言tensorflow学习平台下建立了识别模型。

建立病人EGG数据档案管理平台，利用tensorflow-js将python中训练好的模型进行识别，附加一定管理功能。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import preprocessing
import tensorboard
import tensorflowjs as tfjs
from eeg import CNNModel
import tensorflow as tf



#进行数据处理由于原先的数据为六类，现在将数据变为二分类问题
data = "./data.csv"
df = pd.read_csv(data, header=0, index_col=0)
df["epilepsy"] = 0
for i in range(11500):
    if df["y"][i] == 1:
            df["epilepsy"][i] = 1
    else:
        df["epilepsy"][i] = 0

x = df.drop('y',axis=1)
x = x.drop('epilepsy',axis=1)
y = df['epilepsy']
x = x.values
y = y.values


#调用CNN模型
model = CNNModel()
model.setCNNModel()

model.complie(np.reshape(x, (11500, 1, 178, 1)),
              np.reshape(y, (11500, 1)),
              epoch=200)

#model.load_CNN()
y1=model.predict(np.reshape(x[0,:], (1, 1, 178, 1)))
print(y1)
print(y[0])
tfjs.converters.save_keras_model(model.model, './tfjs_model')

	
	
	
	
	
	
	
	
	


脑电波显示



	

		导入信号： 
		显示
		诊断
	

tensorflowjs_癫痫诊断

资源链接：
https://download.csdn.net/download/qq_27663847/85466087