隨著腦科學(xué)研究的發(fā)展,精準(zhǔn)的腦電信號(hào)識(shí)別不僅可以幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病的診治,同時(shí)可以幫助患者進(jìn)行疾病的預(yù)測。但是腦電信號(hào)的分類研究中仍存在算法復(fù)雜度過高導(dǎo)致不適合應(yīng)用于可穿戴設(shè)備中、樣本量太少導(dǎo)致分類效果差、數(shù)據(jù)類別不平衡導(dǎo)致性能不穩(wěn)定等問題。如何解決腦電信號(hào)識(shí)別面臨的這些關(guān)鍵問題成為推動(dòng)腦科學(xué)進(jìn)一步發(fā)展的重要因素。本文首先分析了腦電信號(hào)識(shí)別面臨的主要問題,同時(shí)在了解國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,通過提出相應(yīng)的算法來依次解決上述提到的三個(gè)問題。首先,本文在小波分解得到的多個(gè)子頻帶上提取多種不同類型的時(shí)頻特征進(jìn)而組成特征集合,并提出改進(jìn)的基于相關(guān)性的特征選擇算法,同時(shí)將其應(yīng)用于特征集合上進(jìn)一步獲得最優(yōu)特征集,并采用五種分類器對癲癇病患者的發(fā)作期、發(fā)作間期以及正常腦電信號(hào)進(jìn)行三分類識(shí)別。最終使用波恩大學(xué)癲癇數(shù)據(jù)集來驗(yàn)證算法的真實(shí)性能,其中邏輯模型樹的識(shí)別結(jié)果最佳,達(dá)到了97.2%的分類準(zhǔn)確率。該算法通過減少冗余的特征數(shù)目,從而達(dá)到降低算法復(fù)雜度的同時(shí)提高分類精度的目的。此外,我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于共空間模式算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的癲癇模型。由于癲癇預(yù)測數(shù)據(jù)存在發(fā)作前期數(shù)據(jù)和發(fā)作間期數(shù)據(jù)處于極度不平衡的問題。... 

【文章來源】：濟(jì)南大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

δ波、θ波、α波、β波示意圖

圖 1.2 21 導(dǎo)聯(lián)的 10-20 腦電定位系統(tǒng)。容和組織結(jié)構(gòu)為五章，圍繞腦電信號(hào)的識(shí)別分類研究這一主題癲癇預(yù)測三個(gè)方面進(jìn)行闡述，并分別提出了改進(jìn)考慮的問題，每章的主要內(nèi)容安排如下：。介紹本課題的研究背景和意義，介紹了 EEG 方法，并說明了本論文的主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)。進(jìn)的相關(guān)性的特征選擇算法的癲癇自動(dòng)識(shí)別。并將其應(yīng)用于癲癇檢測三分類識(shí)別中。空間模式算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional N。對比現(xiàn)有癲癇預(yù)測方法，針對癲癇預(yù)測數(shù)據(jù)集

第二章 癲癇檢測識(shí)別癇檢測相關(guān)工作癇俗稱“羊癲風(fēng)”或“羊角風(fēng)”，由于部分神經(jīng)元的異常放電導(dǎo)致大腦短暫功嚴(yán)重的同時(shí)很難治愈的慢性疾病[33,34]。癲癇發(fā)作通常表現(xiàn)為突然、短暫的動(dòng)作中止不動(dòng)，兩眼呆滯等。長時(shí)間的癲癇發(fā)作會(huì)使患者長期處于緊張焦響其身心發(fā)展及精神健康。其中包括：（1）嚴(yán)重影響生命安全。由于癲癇突然，無法預(yù)料的，所以發(fā)作會(huì)導(dǎo)致患者燙傷、摔傷，嚴(yán)重者會(huì)出現(xiàn)溺水2）容易患有精神疾病。癲癇患者長期在學(xué)業(yè)、就業(yè)以及工作中受到歧視響其精神的健康發(fā)展。（3）使得智力下降、并出現(xiàn)記憶障礙，可能最終導(dǎo)力[35,36]。癲癇腦電波主要包括尖波、棘波、尖慢復(fù)合波及棘慢復(fù)合波等[3如圖 2.1 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于盲源分離的P300腦機(jī)接口信號(hào)處理算法研究[D]. 信思旭.燕山大學(xué) 2016
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[3]基于EEG信號(hào)的腦力疲勞檢測方法的研究[D]. 潘屏萍.廣西大學(xué) 2014
[4]基于漢語聽覺認(rèn)知的事件相關(guān)電位的研究[D]. 沈江濤.河北工業(yè)大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3613055