本文選題：癲癇 + 致癇灶定位　； 參考：《生物醫(yī)學工程研究》2017年03期

【摘要】：為了更好的對致癇灶進行準確定位,提出了一種基于PCA(主成分分析)的定位方法。針對非線性動力學方法從不同角度提取癲癇腦電信號特征,首先采用主成分分析對高維特征向量進行降維處理,用隨機森林進行分類;隨后利用醫(yī)學參考值范圍找出各導聯(lián)的差異變化,進而實現(xiàn)對致癇灶的初步定位。
[Abstract]:In order to locate epileptogenic foci accurately, a method based on PCA (Principal component Analysis) was proposed.According to the nonlinear dynamics method, the feature of epileptic EEG is extracted from different angles. Firstly, the feature vector of high dimension is reduced by principal component analysis (PCA), and the feature vector is classified by random forest.Then the difference of each lead was found out by using the range of medical reference value, and the initial localization of epileptogenic foci was realized.
【作者單位】： 新疆醫(yī)科大學研究生學院;中山大學中山醫(yī)學院生物醫(yī)學工程系;中山大學附屬第一醫(yī)院神經內科;新疆醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院神經內科;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61263011) 中央高校基本業(yè)務費項目(15ykcj03d) 廣東省前沿與關鍵技術創(chuàng)新專項資金項目(2014B010118003,2015B010106008)
【分類號】：R742.1;TN911.7

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本文編號：1773916