基于Android系统的便携式癫痫发作智能监控系统

发布时间：2017-08-23 02:21

  本文关键词：基于Android系统的便携式癫痫发作智能监控系统

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【摘要】：临床上基于个人电脑的脑电监护系统不适用于便携和家庭的监测,并且癫痫患者长期住院检测会增加医疗负担。为此本文设计了一种基于Android智能手机的16导便携式、网络化监控系统。整个系统采用了主动电极技术、WiFi无线传输技术、多尺度排序熵算法、反向传播(BP)神经网络优化算法等,并基于Android手机应用软件实现对脑电数据的处理、分析、显示、报警等功能。系统在多台Android 2.3以上系统的手机上测试后运行稳定、可靠,为医护人员和患者提供了一种便携、可靠、实用的癫痫发作监控解决方案。
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院;首都医科大学宣武医院功能神经外科研究所;
【关键词】： 癫痫发作监控 Android智能手机 多尺度排序熵 便携可穿戴系统
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61304247;61105027) 第55批博士后科学基金面上资助项目(2014M551051) 河北省自然科学基金资助项目(F2014203127)
【分类号】：R742.1
【正文快照】： 引言癫痫是由大脑神经元群高度同步化异常放电而导致的脑功能疾病,经常性的发作会严重影响患者的生活与工作。2012年我国流行病学资料显示,我国癫痫患者约900万,其中“活动性”癫痫患者约600万,每年新增约40万[1]。脑电(electroencepha-logram,EEG)振荡波形中蕴含了大量的脑生，

本文编号：722439