【摘要】：當(dāng)病人有腦部疾病或其它神經(jīng)系統(tǒng)疾病時(shí),醫(yī)生往往會(huì)借助腦電圖檢查來(lái)作為診斷依據(jù)。腦電圖可以準(zhǔn)確的反映很多腦部疾病,尤其對(duì)于癲癇,診斷更加準(zhǔn)確。腦部疾病患者的腦電波中含有很多異常波形,這些異常波形主要由棘波、棘慢復(fù)合波、尖波、尖慢復(fù)合波等構(gòu)成。早期臨床上的腦電圖檢查主要是靠人工來(lái)讀取識(shí)別腦電中的異常波形,這種方法非常費(fèi)時(shí)費(fèi)力,并且由于偽跡的干擾,腦電圖醫(yī)師判別有時(shí)也不盡相同。因此實(shí)現(xiàn)腦電圖的自動(dòng)檢測(cè)有重要的實(shí)用價(jià)值。至今為止已經(jīng)出現(xiàn)并應(yīng)用的腦電自動(dòng)檢測(cè)方法有專(zhuān)家系統(tǒng)法、模擬法、獨(dú)立分量分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、小波分析法等。為了彌補(bǔ)單一方法效果不好的缺點(diǎn),更好的提高對(duì)腦電信號(hào)的處理能力,本文把數(shù)字信號(hào)處理、小波分析、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法結(jié)合起來(lái)應(yīng)用到腦電信號(hào)處理中。 首先,研究了數(shù)字信號(hào)處理技術(shù),并深入研究了自適應(yīng)濾波器和變步長(zhǎng)算法。針對(duì)工頻偽跡的特點(diǎn),設(shè)計(jì)出變步長(zhǎng)自適應(yīng)濾波器過(guò)濾工頻干擾。 其次,研究了小波分解技術(shù),利用小波分解把已過(guò)濾工頻偽跡的腦電信號(hào)分解到不同尺度中,針對(duì)不同偽跡的特點(diǎn)研究設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法濾除偽跡。 最后,深入研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法,基于不同尺度下異常波和偽跡不會(huì)完全相同的原理,把分解后的腦電信號(hào)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別。針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足,設(shè)計(jì)了遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化。 最終經(jīng)過(guò)測(cè)試,本系統(tǒng)能夠較準(zhǔn)確的識(shí)別出腦電圖中異常特征波,識(shí)別率達(dá)到87.2%。
【學(xué)位授予單位】：西安工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2546015