本文關(guān)鍵詞：基于圖像分析方法的癲癇腦電信號特征提取研究

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【摘要】：癲癇作為與大腦有關(guān)的一種疾病,嚴(yán)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(jié)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(jié)果。癲癇腦電信號的特征提取一直都是國內(nèi)外生物醫(yī)學(xué)信號處理領(lǐng)域的研究熱點。目前,從國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)來看,對腦電特征信息提取的研究方法主要集中在傳統(tǒng)的一維腦電信號分析方法和非線性動力學(xué)方法。但傳統(tǒng)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(xué)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(fù)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(xiàn)對癲癇腦電的正常期、發(fā)作前期和發(fā)作期做準(zhǔn)確的分類。該方法首先根據(jù)二維重構(gòu)理論將原始一維腦電信號重構(gòu)成二維信號,根據(jù)矩陣信號與圖像的對應(yīng)關(guān)系把二維信號轉(zhuǎn)換成圖像,再對圖像和相應(yīng)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(guān)數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行分析處理。實驗結(jié)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(zhǔn)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(zhǔn)確率達(dá)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(zhǔn)確率高達(dá)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(zhǔn)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(guān)的疾病進(jìn)行研究。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R742.1;TN911.6

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本文編號：1173291