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

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【摘要】：以靜息態(tài)腦電信號(hào)為基礎(chǔ),通過(guò)固有模態(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)算法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行信號(hào)去噪和特征值提取,通過(guò)支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)算法對(duì)抑郁癥患者和正常對(duì)照組人群的腦電特征值進(jìn)行分類(lèi)分析。通過(guò)系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)采集試驗(yàn),采集了20位抑郁癥患者和25位健康對(duì)照組的靜息態(tài)腦電信號(hào);對(duì)靜息態(tài)腦電信號(hào)進(jìn)行信號(hào)的去噪和特征提取;采用SVM算法對(duì)抑郁癥患者和正常人對(duì)照組腦電特征值進(jìn)行二值分類(lèi),分類(lèi)正確率達(dá)到93.3%。相較于傳統(tǒng)的小波變換提取的特征值,分類(lèi)準(zhǔn)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(diǎn)試驗(yàn)室;腦信息智慧服務(wù)北京國(guó)際科技合作基地;北方工業(yè)大學(xué);
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014CB744600)
【分類(lèi)號(hào)】：R749.4;TN911.7
【正文快照】： 0引言抑郁癥是一種常見(jiàn)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(jì)顯示全球抑郁癥患者患病率達(dá)12.8%,并預(yù)計(jì)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(hào)：1403743