【摘要】：癲癇是一種常見(jiàn)的慢性腦部神經(jīng)系統(tǒng)疾病,發(fā)作誘因是大腦內(nèi)部神經(jīng)元細(xì)胞突發(fā)性異常放電,是神經(jīng)科疾病中僅次于腦血管疾病的第二大頑疾。癲癇在發(fā)作期間通常有以下幾種異常癥狀:痙攣現(xiàn)象、意識(shí)模糊且伴有間歇的、僵直性的短暫運(yùn)動(dòng)、突發(fā)性暈厥、四肢抽搐和口吐白沫等。研究癲癇信號(hào)對(duì)于診斷癲癇、定位癲癇致病灶、分辨癲癇的發(fā)作類型以及降低癲癇患者的發(fā)作頻率和癲癇致殘、致死的發(fā)生率有著重要的意義。經(jīng)研究,本文提出了一種基于小波變換的癲癇信號(hào)檢測(cè)算法。算法分為癲癇信號(hào)預(yù)處理、特征提取與癲癇信號(hào)檢測(cè)分類三部分。本算法采用改進(jìn)小波閾值函數(shù)去除癲癇信號(hào)中的偽差信號(hào);融合小波變換多分辨率分析和非線性動(dòng)力學(xué)相關(guān)算法提取癲癇腦電信號(hào)特征;以及利用支持向量機(jī)中非線性分類器對(duì)癲癇信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)分類。本算法具體研究工作分為以下三方面:首先,研究小波閾值并構(gòu)造了改進(jìn)小波閾值函數(shù)用于癲癇信號(hào)去噪。根據(jù)癲癇信號(hào)特征波與小波基之間的相似度,選擇合適的小波基函數(shù)和分解尺度對(duì)信號(hào)作離散小波變換。然后提取細(xì)節(jié)系數(shù)并作閾值量化處理,最后根據(jù)小波系數(shù)重構(gòu)癲癇信號(hào)。通過(guò)分析去噪前后信噪比和最小均方差,改進(jìn)閾值函數(shù)去躁后的信噪比更大,均方根誤差更小,相較于軟、硬閾值函數(shù)的信噪比至少提高9%,而均方根誤差至少降低了19%。其次,針對(duì)癲癇腦電信號(hào)的非平穩(wěn)特性選用非線性動(dòng)力學(xué)算法進(jìn)行癲癇信號(hào)特征提取。本文提出了一種融合小波變換多分辯率分析、Teager能量算子和樣本熵三種算法的癲癇信號(hào)特征提取算法。通過(guò)將癲癇信號(hào)進(jìn)行小波變換提取特定頻率范圍內(nèi)的信號(hào),經(jīng)Teager能量算子處理后做樣本熵分析,得到癲癇信號(hào)的非線性特征。通過(guò)分析正常腦電信號(hào)與癲癇信號(hào)間的樣本熵差異,此特征提取算法效果較好可行。最后,采用支持向量機(jī)對(duì)癲癇信號(hào)進(jìn)行分類。根據(jù)提取的特征向量選定訓(xùn)練集與測(cè)試集,利用支持向量機(jī)中非線性分類器對(duì)特征向量進(jìn)行分類。針對(duì)懲罰參數(shù)與核函數(shù)參數(shù),本文通過(guò)遺傳算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。仿真結(jié)果表明,此時(shí)對(duì)正常腦電和癲癇信號(hào)的訓(xùn)練集分類精度最高,達(dá)到96.667%,其中癲癇信號(hào)的分類準(zhǔn)確率為91.667%,癲癇信號(hào)檢測(cè)分類效果最好。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R742.1;TN911.23

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本文編號(hào)：2676301