基于PCA多导联的癫痫脑电信号分类及致痫灶定位研究

发布时间：2018-04-19 16:50

  本文选题：癫痫 + 致痫灶定位　； 参考：《生物医学工程研究》2017年03期

【摘要】：为了更好的对致痫灶进行准确定位,提出了一种基于PCA(主成分分析)的定位方法。针对非线性动力学方法从不同角度提取癫痫脑电信号特征,首先采用主成分分析对高维特征向量进行降维处理,用随机森林进行分类;随后利用医学参考值范围找出各导联的差异变化,进而实现对致痫灶的初步定位。
[Abstract]:In order to locate epileptogenic foci accurately, a method based on PCA (Principal component Analysis) was proposed.According to the nonlinear dynamics method, the feature of epileptic EEG is extracted from different angles. Firstly, the feature vector of high dimension is reduced by principal component analysis (PCA), and the feature vector is classified by random forest.Then the difference of each lead was found out by using the range of medical reference value, and the initial localization of epileptogenic foci was realized.
【作者单位】： 新疆医科大学研究生学院;中山大学中山医学院生物医学工程系;中山大学附属第一医院神经内科;新疆医科大学第一附属医院神经内科;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61263011) 中央高校基本业务费项目(15ykcj03d) 广东省前沿与关键技术创新专项资金项目(2014B010118003,2015B010106008)
【分类号】：R742.1;TN911.7

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