首页 > 期刊 > 自然科学与工程技术 > 医药卫生科技 > 生物医学工程 > 中国生物医学工程学报 > 基于加权复杂网络度熵和的癫痫发作检测方法 【正文】
摘要:癫痫发作检测一直是一项富有挑战性的工作,随着癫痫发病率的增加,高性能癫痫自动检测算法在临床上可以减轻医务工作者的工作量,具有重要的临床医学研究意义。提出基于加权水平可视图的癫痫检测新方法。首先利用加权水平可视图将单通道脑电信号转化为复杂网络,并提取生成的复杂网络的度的平方和权重度分布熵两个特征;最后将两个特征之和作为单特征输入到线性分类器中,用来识别癫痫间歇期和发作期信号。对波恩大学的癫痫脑电数据集进行实验,评价所提出的检测算法的性能。使用该癫痫脑电数据集间歇期和发作期各100个实验样本,样本长度为1 024。实验结果表明,所提出的方法具有较高的分类精度,可达到98.5%。由于分类的特征为单特征,所以更加简单高效,可用于癫痫发作在线自动检测。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
一对一咨询服务、简单快捷、省时省力
了解更多 >直邮到家、实时跟踪、更安全更省心
了解更多 >去除中间环节享受低价,物流进度实时通知
了解更多 >正版杂志,匹配度高、性价比高、成功率高
了解更多 >