基于CHB-MIT脑电频谱图的CNN癫痫分类准确率不足咨询

单窗1024样本量是否满足频谱图生成要求 #

4秒时长、256Hz采样率对应的1024个采样点，完全可以满足癫痫EEG特征提取的频谱图生成要求，你当前的问题并非出在单窗样本量上，核心问题集中在频谱图生成逻辑、数据预处理、模型适配三个环节。

准确率不达标的常见原因及优化方案 #

• 频谱图生成环节问题
  你当前的频谱图生成代码存在多处明显不合理设置：
  1. 你设置的nperseg=128意味着STFT窗口长度仅为0.5秒，远小于4秒的总时间窗，搭配95%的过高重叠度会导致频谱图出现冗余时序关联，高频段异常现象主要是因为你注释了10 * np.log10(Sxx)对数转换步骤，原始PSD动态范围过大，同时使用LogNorm归一化会放大高频噪声、压缩低频有效特征。
  2. 使用jet颜色映射生成3通道RGB图像输入CNN属于冗余操作，颜色映射会引入大量和EEG特征无关的干扰信息，直接输出单通道灰度频谱图输入即可。
  3. 你已经明确癫痫特征集中在低频段，可以直接裁剪掉频谱图中高于30Hz的部分，进一步减少无效噪声输入。
• 数据预处理环节问题
  1. 低通滤波操作建议使用scipy.signal.filtfilt做零相位滤波，避免普通滤波引入的相位偏移导致特征时序错位。
  2. 重叠时间窗扩增样本时要严格避免训练集与验证集的数据泄露，如果来自同一个原始EEG片段的重叠样本同时出现在训练集和验证集，会导致模型泛化能力极差，这是当前准确率卡在50%-60%区间的常见诱因。
  3. 缺少通道级标准化操作：EEG不同通道的幅值差异极大，每个通道单独做z-score标准化是必要的前置处理步骤。
• 模型适配环节问题
  1. 你自研的CNN模型最后一层使用3类softmax激活，但你描述的是发作/非发作二分类任务，二者明显不匹配，要么调整为2类输出+Sigmoid激活，要么确认第三类标签的标注逻辑是否正确。
  2. 直接使用适配ImageNet的299*299输入尺寸、加载预训练权重的方案完全不匹配EEG频谱图场景，频谱图的时序、频率维度语义和自然图像完全无关，预训练权重会带来负面迁移，建议使用和实际频谱图尺寸匹配的小模型从头训练即可。
  3. 用欠采样处理类别不均衡会丢失大量非发作样本的有效特征，更建议使用Focal Loss或者类权重调整的方案，不需要损失训练数据量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sensei Munk