為了提高癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,提出針對(duì)病患個(gè)體進(jìn)行癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)的算法,包括特征提取、預(yù)發(fā)作數(shù)據(jù)段選取、特征挑選與導(dǎo)聯(lián)挑選.算法采用半重疊的2 s窗對(duì)每個(gè)導(dǎo)聯(lián)分別提取時(shí)頻特征和空域特征.從發(fā)作前期選擇與發(fā)作間期相比具有最大線性可分性的連續(xù)10 min數(shù)據(jù)作為預(yù)發(fā)作數(shù)據(jù)段的有效正樣本.算法通過(guò)彈性網(wǎng)進(jìn)行特征挑選,再基于所選特征通過(guò)貪婪算法選擇有效導(dǎo)聯(lián),將有效導(dǎo)聯(lián)的有效特征輸入到分類器中.將該算法在MIT公共頭皮腦電數(shù)據(jù)庫(kù)和宣武醫(yī)院收集的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試結(jié)果為:在MIT數(shù)據(jù)庫(kù)上的擊中率為95.76%,假陽(yáng)性率為0.107 3 h^-1;在宣武醫(yī)院數(shù)據(jù)集上的擊中率為97.80%,假陽(yáng)性率為0.045 3 h^-1.結(jié)果表明,該算法具有較高的擊中率和較低的假陽(yáng)性率. 

【文章來(lái)源】：浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2020,54(11)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]癲癇發(fā)作的可預(yù)測(cè)性研究[J]. Mormann F.,Kreuz T.,Rieke C.,高中寶.  世界核心醫(yī)學(xué)期刊文摘(神經(jīng)病學(xué)分冊(cè)). 2005(08)



本文編號(hào)：3244731