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基于时频分析的长期脑电图癫痫自动检测

时间: 2019-03-28 12:23 作者:365bet足球盘口 来源:365bet体育在线主页 点击:
基于时频分析的长期脑电图癫痫自动检测
雨水
【摘要】癫痫是由大脑皮层神经细胞突然过度释放引起的复发性脑病。
癫痫有许多可能的原因,包括各种脑部疾病,脑损伤和大脑发育异常。在大多数情况下,无法识别癫痫的原因并且难以治疗。
脑电图癫痫发作的分析通常由医务人员通过脑电图(EEG)的视觉观察来完成,其主要基于医务人员的临床经验。
由于EEG数据通常持续很长时间并且非常复杂,因此可能导致错误检测或错过检查。
因此,一种有效的癫痫自动检测系统对癫痫发作的研究具有重要价值,国内外许多学者正在研究这项研究。
虽然EEG信号不是静止的并且具有随时间变化的频率分量,但是时频分析结合了时域信息和频域,并且被证明是分析α的有力工具。。EEG ale适用于癫痫检测的广泛应用
时频分析的常用方法包括短期傅里叶变换,小波分析和Wigner-Willie分布(WVD)。
为有效抑制相互干扰,本文采用软分布式伪Wigner - Willie时频分析方法(SPWVD)对癫痫脑电信号进行时频分解。
分类器在进行癫痫检测中起重要作用。常用分类器包括统计方法,最近邻分类方法,决策树,人工神经网络和支持向量机。
本文中使用的高度算法,
一种自动学习方法,其中可以通过使用几个弱分类器来建立强分类器,从而提高分类准确度。
本文件的方法可以分为三个步骤:首先,用于将伪的Wigner-威利软分织物从每个EEG频带提取频谱,然后本地能量分量矢量从EEG窗口萃取。将特定时频矢量作为输入导入高度算法的分类器以进行分类。
在本文件,这是从医学的德国弗莱堡学派的癫痫病研究中心的癫痫数据库中获得使用脑电图数据,包含了21人癫痫患者中,共查获87人。
实验结果表明,该方法可以实现更高的灵敏度,识别率和特异性,以及更短的错误检测时间。
因此,本文提出的基于SPWVD和高度算法的癫痫检测算法是一种更有效的癫痫检测算法。
[补助单位]:山东大学[等级]:硕士学位[奖励年份]:2013年[分类号]:TN 911
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