一种新的癫痫脑电融合特征提取方法

发布时间：2017-08-12 14:24

  本文关键词：一种新的癫痫脑电融合特征提取方法

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【摘要】：癫痫是一种常见的大脑神经紊乱疾病,癫痫性发作主要由大脑中反常的神经元的超同步放电引起。为了更好地完成癫痫性发作的自动检测,文中提出了一种新的癫痫脑电融合特征提取方法。一方面,在基于Hjorth参数的振幅移动性与振幅复杂度的基础上,结合Hilbert变化提出了一种新的频率移动性与频率复杂度,然后将他们合成定义为改进的Hjorth参数特征;另一方面,结合二阶差分提出了一种改进的二阶差分样本熵。最后将改进的Hjorth参数特征与二阶差分样本熵一起作为融合特征放入超限学习机(ELM)中进行分类。数值实验结果表明,文中所提出的融合特征与ELM结合的癫痫性发作的自动检测方法与已有方法相比,检测性能有了很大提高,准确率可达到97.42%。
【作者单位】： 西北大学医学大数据研究中心;
【关键词】： 癫痫脑电 Hjorth参数 差分 样本熵 超限学习机(ELM)
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61473223) 陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目(2014JM1016)
【分类号】：R742.1;TP181
【正文快照】： 癫痫是一种常见的大脑神经紊乱疾病。癫痫性发作主要由大脑中反常的神经元的超同步放电引起,其特点是突发性和反复性,对患者的生理和心理都造成巨大伤害,严重危害人们的正常生活,患者的过早死亡率可能是正常人的2~3倍。因此,关于癫痫的有效诊断和治疗具有十分重要的临床意义和

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本文编号：662054