本文關(guān)鍵詞：基于EMD和SVM的抑郁癥靜息態(tài)腦電信號分類研究　出處：《山東大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：以靜息態(tài)腦電信號為基礎(chǔ),通過固有模態(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)算法對腦電信號進行信號去噪和特征值提取,通過支持向量機(support vector machine,SVM)算法對抑郁癥患者和正常對照組人群的腦電特征值進行分類分析。通過系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)采集試驗,采集了20位抑郁癥患者和25位健康對照組的靜息態(tài)腦電信號;對靜息態(tài)腦電信號進行信號的去噪和特征提取;采用SVM算法對抑郁癥患者和正常人對照組腦電特征值進行二值分類,分類正確率達到93.3%。相較于傳統(tǒng)的小波變換提取的特征值,分類準確率有明顯的提高。
[Abstract]:On the basis of resting EEG signal, the intrinsic mode decomposition is used to decompose the spontaneous mode decomposition. The EMD algorithm carries on the signal denoising and the characteristic value extraction to the EEG signal, and uses the support vector machine to support vector machine. SVM algorithm was used to classify and analyze the EEG characteristic values of depression patients and normal controls. Resting EEG signals were collected from 20 patients with depression and 25 healthy controls. The signal denoising and feature extraction of resting EEG signal are carried out. The SVM algorithm was used to classify the EEG eigenvalues of depression patients and normal controls, and the classification accuracy was 93.3%. Compared with the traditional wavelet transform, the eigenvalues were extracted. The classification accuracy is improved obviously.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院;磁共振成像腦信息學(xué)北京市重點試驗室;腦信息智慧服務(wù)北京國際科技合作基地;北方工業(yè)大學(xué);
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃資助項目(2014CB744600)
【分類號】：R749.4;TN911.7
【正文快照】： 0引言抑郁癥是一種常見的慢性復(fù)發(fā)精神科疾病。病人的表現(xiàn)是,心情持續(xù)低落,伴有相應(yīng)的思維和行為的改變,并且具有反復(fù)發(fā)作的傾向,間歇期精神正常[1-2]。WTO最新統(tǒng)計顯示全球抑郁癥患者患病率達12.8%,并預(yù)計2020年抑郁癥將成為全球第二大疾病。抑郁癥患者腦電(electroencephalo

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本文編號：1403743