發(fā)布時間：2017-08-12 14:24

  本文關(guān)鍵詞：一種新的癲癇腦電融合特征提取方法

  更多相關(guān)文章： 癲癇腦電 Hjorth參數(shù) 差分 樣本熵 超限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)

【摘要】：癲癇是一種常見的大腦神經(jīng)紊亂疾病,癲癇性發(fā)作主要由大腦中反常的神經(jīng)元的超同步放電引起。為了更好地完成癲癇性發(fā)作的自動檢測,文中提出了一種新的癲癇腦電融合特征提取方法。一方面,在基于Hjorth參數(shù)的振幅移動性與振幅復(fù)雜度的基礎(chǔ)上,結(jié)合Hilbert變化提出了一種新的頻率移動性與頻率復(fù)雜度,然后將他們合成定義為改進(jìn)的Hjorth參數(shù)特征;另一方面,結(jié)合二階差分提出了一種改進(jìn)的二階差分樣本熵。最后將改進(jìn)的Hjorth參數(shù)特征與二階差分樣本熵一起作為融合特征放入超限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)中進(jìn)行分類。數(shù)值實驗結(jié)果表明,文中所提出的融合特征與ELM結(jié)合的癲癇性發(fā)作的自動檢測方法與已有方法相比,檢測性能有了很大提高,準(zhǔn)確率可達(dá)到97.42%。
【作者單位】： 西北大學(xué)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 癲癇腦電 Hjorth參數(shù) 差分 樣本熵 超限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61473223) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃基金資助項目(2014JM1016)
【分類號】：R742.1;TP181
【正文快照】： 癲癇是一種常見的大腦神經(jīng)紊亂疾病。癲癇性發(fā)作主要由大腦中反常的神經(jīng)元的超同步放電引起,其特點是突發(fā)性和反復(fù)性,對患者的生理和心理都造成巨大傷害,嚴(yán)重危害人們的正常生活,患者的過早死亡率可能是正常人的2~3倍。因此,關(guān)于癲癇的有效診斷和治療具有十分重要的臨床意義和

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本文編號：662054