癲癇是一種常見的腦部疾病,通過腦電圖能非侵入地定位人腦中的致癇區(qū)域.為了辨別病灶性和非病灶性癲癇腦電信號,文章提出一種基于變分模態(tài)分解的癲癇腦電信號自動檢測方法,首先將原信號分割成多個子信號,并對各子信號進行變分模態(tài)分解,然后從分解后的不同變分模態(tài)函數(shù)中提取精細復(fù)合多尺度散布熵和精細復(fù)合多尺度模糊熵兩個特征并利用支持向量機進行分類.針對癲癇腦電的公共數(shù)據(jù)集,最終的實驗結(jié)果表明,準(zhǔn)確率、靈敏度和特異度三個性能指標(biāo)分別達到94.24%,95.58%和90.64%,ROC曲線下面積達0.978. 

【文章來源】：電子學(xué)報. 2020,48(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)算法
    2.1 變分模態(tài)分解（VMD）
    2.2 精細復(fù)合多尺度散布熵（RCMDE）
    2.3 精細復(fù)合多尺度模糊熵（RCMFE）
3 方法
    3.1 數(shù)據(jù)集描述
    3.2 EEG數(shù)據(jù)段分割
    3.3 特征提取
        3.3.1 VMD分解
        3.3.2 提取特征RCMDE和RCMFE
4 實驗結(jié)果與分析
5 結(jié)論



本文編號：2994295