本文關鍵詞：基于圖像分析方法的癲癇腦電信號特征提取研究

  更多相關文章： 癲癇 腦電信號 圖像分析 特征提取

【摘要】：癲癇作為與大腦有關的一種疾病,嚴重影響著人們的健康,也給患者的日常生活帶來極大不便。在所有生物電信號中,腦電(Electroencephalogram, EEG)是最能直接反映大腦活動的信號,具有幅度小、噪聲強、頻率較低、隨機性強等特性,且包含非線性成分,給信號的分析處理帶來了極大挑戰(zhàn)。癲癇腦電信號的分析處理結果可以用于癲癇的診斷和治療。在癲癇腦電信號的分析過程中,特征提取尤為重要,所提取的特征信息是否可靠有效直接影響癲癇的診斷結果。癲癇腦電信號的特征提取一直都是國內外生物醫(yī)學信號處理領域的研究熱點。目前,從國內外相關文獻來看,對腦電特征信息提取的研究方法主要集中在傳統的一維腦電信號分析方法和非線性動力學方法。但傳統的一維腦電分析方法不能良好的反映信號的非平穩(wěn)性,而非線性動力學分析方法雖然在提取腦電非平穩(wěn)性特征方面的效果比較明顯,但算法過于復雜,且效率較低。本文提出了一種基于圖像分析的癲癇腦電信號特征提取方法,以實現對癲癇腦電的正常期、發(fā)作前期和發(fā)作期做準確的分類。該方法首先根據二維重構理論將原始一維腦電信號重構成二維信號,根據矩陣信號與圖像的對應關系把二維信號轉換成圖像,再對圖像和相應矩陣做分析處理。本文采用圖像熵值、零值百分比以及最大能量值作為癲癇腦電各期分類的三個特征,并對相關數據結果進行分析處理。實驗結果顯示：以圖像熵值作為特征值的分類方法可以很好地識別正常期信號,準確率為92%；在以零值百分比作為特征值的分類方法中,利用YzeroPer30 (N為30時的零值百分比)可以很容易地識別正常期信號,準確率達到96%；在以最大能量值作為特征值的分類方法中,利用YmagDWT30 (N取值為30時的最大能量值)可有效地識別發(fā)作期信號,準確率高達96%。因此,本文提出的方法在提升癲癇腦電各期信號的分類準確率方面具有良好的效果,同時也給肌電、心電等生物電信號的研究人員提供了一種新的分析思路,以便于對相關的疾病進行研究。
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R742.1;TN911.6

【相似文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 薛蘊全,王秋英,王宏;腦電信號的動態(tài)時空響應拓撲圖[J];儀器儀表學報;2001年S1期

2 馬穎穎;張涇周;吳疆;;腦電信號處理方法[J];北京生物醫(yī)學工程;2007年01期

3 謝松云;張振中;楊金孝;張坤;;腦電信號的若干處理方法研究與評價[J];計算機仿真;2007年02期

4 魯強;劉玉軍;徐建蘭;張進祿;;一種適用于清醒動物腦電信號采集的固定裝置[J];首都醫(yī)科大學學報;2011年06期

5 董盟盟;仲軼;徐潔;戴體俊;劉功儉;;基于小波分析的腦電信號處理[J];電子設計工程;2012年24期

6 戴銀濤,吳祈耀;快速提取腦電信號的譜分量參數[J];北京生物醫(yī)學工程;1989年01期

7 孟欣，，歐陽楷;腦電信號的幾個非線性動力學分析方法[J];北京生物醫(yī)學工程;1997年03期

8 程明,高上凱,張琳;基于腦電信號的腦—計算機接口[J];北京生物醫(yī)學工程;2000年02期

9 羅建,崔亮,衛(wèi)娜,張治鋼;腦電信號采集與處理系統的研制[J];醫(yī)療衛(wèi)生裝備;2000年06期

10 吳小培,馮煥清,周荷琴,王濤;獨立分量分析及其在腦電信號預處理中的應用[J];北京生物醫(yī)學工程;2001年01期

中國重要會議論文全文數據庫 前10條

1 薛蘊全;王秋英;王宏;;腦電信號的動態(tài)時空響應拓撲圖[A];中國儀器儀表學會第三屆青年學術會議論文集（上）[C];2001年

2 王裕清;粱平;郭付清;張登攀;;腦電信號診斷專家系統的研究[A];中國生理學會第21屆全國代表大會暨學術會議論文摘要匯編[C];2002年

3 朱林劍;包海濤;孫守林;梁豐;;新型腦電信號采集方法與應用研究[A];大連理工大學生物醫(yī)學工程學術論文集（第2卷）[C];2005年

4 許濤;朱林劍;包海濤;;基于思維腦電信號的假手的研究[A];提高全民科學素質、建設創(chuàng)新型國家——2006中國科協年會論文集（下冊）[C];2006年

5 李愛新;孫鐵;郭炎峰;;基于人工神經網絡的腦電信號模式分類[A];自動化技術與冶金流程節(jié)能減排——全國冶金自動化信息網2008年會論文集[C];2008年

6 童珊;黃華;陳槐卿;;混沌理論在腦電信號分析中的應用[A];中國生物醫(yī)學工程學會第六次會員代表大會暨學術會議論文摘要匯編[C];2004年

7 李凌;曾慶寧;堯德中;;利用兩級抗交叉串擾自適應濾波器提取誘發(fā)腦電信號[A];中國生物醫(yī)學工程學會第六次會員代表大會暨學術會議論文摘要匯編[C];2004年

8 葛家怡;周鵬;王明時;;睡眠腦電信號樣本熵的研究[A];中國生物醫(yī)學工程進展——2007中國生物醫(yī)學工程聯合學術年會論文集（下冊）[C];2007年

9 李麗君;黃思娟;吳效明;熊冬生;;基于運動想象的腦電信號特征提取與分類[A];中國儀器儀表學會醫(yī)療儀器分會2010兩岸四地生物醫(yī)學工程學術年會論文集[C];2010年

10 葛家怡;周鵬;王明時;;睡眠腦電信號樣本熵的研究[A];天津市生物醫(yī)學工程學會2007年學術年會論文摘要集[C];2007年

中國重要報紙全文數據庫 前1條

1 張文清　記者 王春;意念控制車速及左右轉彎前行[N];科技日報;2008年

中國博士學位論文全文數據庫 前10條

1 彭宏;普適化腦電信息感知關鍵問題的研究[D];蘭州大學;2015年

2 吳玉鵬;AR譜在皮層癇樣腦電信號分析應用[D];河北醫(yī)科大學;2015年

3 吳畏;基于統計建模的多導聯腦電信號時空建模方法研究[D];清華大學;2012年

4 孫宇舸;腦—機接口系統中腦電信號處理方法的研究[D];東北大學;2012年

5 周群;腦電信號同步：方法及應用研究[D];電子科技大學;2009年

6 趙麗;基于腦電信號的腦-機接口技術研究[D];天津大學;2004年

7 李春勝;腦電信號混沌特性的研究與應用[D];東北大學;2011年

8 歐陽高翔;癲癇腦電信號的非線性特征識別與分析[D];燕山大學;2010年

9 繆曉波;基于腦電信號的認知動力學系統研究——線性/非線性方法及動態(tài)時—頻—空分析[D];重慶大學;2004年

10 張美云;阿爾茨海默病腦電信號多尺度時空定量特征研究[D];天津醫(yī)科大學;2012年

中國碩士學位論文全文數據庫 前10條

1 于洪;基于腦電信號的警覺度估計[D];上海交通大學;2007年

2 蔣潔;基于高性能計算的腦電信號分析[D];燕山大學;2010年

3 張志琴;腦電信號的復雜性分析[D];中南大學;2009年

4 許鳳娟;腦電信號采集與分析系統的設計[D];長春理工大學;2011年

5 曹銘;意識障礙患者腦電信號的非線性動力學評價分析[D];杭州電子科技大學;2012年

6 薛吉星;多通道腦電信號采集與處理系統研究[D];華南理工大學;2015年

7 劉靜;基于加權排序熵的多通道腦電信號同步算法研究[D];燕山大學;2015年

8 陳澤濤;基于腦電信號分析的AD早期評估系統的設計與實現[D];燕山大學;2015年

9 王歡;基于非平穩(wěn)時間序列分析方法的腦電信號模式識別[D];蘇州大學;2015年

10 王瓊穎;腦電信號的非線性動力學分析及其在睡眠分期中的應用[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

本文編號：1173291