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癫痫脑电的特征提取方法综述

发布时间:2017-08-22 13:05

  本文关键词:癫痫脑电的特征提取方法综述


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【摘要】:癫痫是一种常见的以反复癫痫性发作为特征的慢性神经系统疾病。癫痫性发作的自动检测是通过机器学习及数据挖掘等方法对癫痫发作脑电自动识别的一种技术。如何设计合适的脑电特征提取方法是有效完成癫痫性发作自动检测的关键所在。文中系统总结了用于癫痫性发作自动检测的脑电特征提取方法,分别从时域分析、频域分析、时频分析、非线性动力学、图论、癫痫计算模型6个方面将已有的癫痫脑电特征提取方法进行归类,并对每类方法的基本原理和设计思想进行了系统的阐述。
【作者单位】: 西北大学医学大数据研究中心;
【关键词】癫痫 癫痫性发作 脑电 自动检测 特征提取
【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;TN911.7
【正文快照】: 癫痫是一种以突然、短暂、反复的癫痫性发作为特征的慢性神经系统疾病或综合征。癫痫性发作则是大脑内神经细胞群阵发性异常超同步电活动的临床表现。由于这种异常电活动的起始部位及传播方式不同,导致癫痫临床表现复杂多样,包括短暂的感觉障碍、肢体抽搐、意识丧失、行为障碍

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本文编号:719278

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