资源描述：
《基于频率切片小波变换和支持向量机的癫痫脑电信号自动检测》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、基于频率切片小波变换和支持向量机的癫痫脑电信号自动检测张涛陈万忠李明阳Automaticseizuredetectionofelectroencephalogramsignalsbasedonfrequencyslicewavelettrans-formandsupportvectormachineZhangTaoChenWan-ZhongLiMing-Yang引用信息Citation:ActaPhysicaSinica,65,038703(2016)DOI:10.7498/aps.65.038703在线阅读Viewonline:http://dx
2、.doi.org/10.7498/aps.65.038703当期内容Viewtableofcontents:http://wulixb.iphy.ac.cn/CN/Y2016/V65/I3您可能感兴趣的其他文章Articlesyoumaybeinterestedin基于AdaBoost算法的癫痫脑电信号识别RecognitionofepilepsyelectroencephalographybasedonAdaBoostalgorithm物理学报.2015,64(12):128701http://dx.doi.org/10.7498/aps.64.
3、128701基于自适应模板法的脑电信号转移熵分析Transferentropyanalysisofelectroencephalogrambasedonadaptivetemplatemethod物理学报.2015,64(8):088701http://dx.doi.org/10.7498/aps.64.088701改进的相对转移熵的癫痫脑电分析AnalysisonrelativetransferofentropybasedonimprovedepilepticEEG物理学报.2014,63(21):218701http://dx.doi.org/
4、10.7498/aps.63.218701基于Kendall改进的同步算法癫痫脑网络分析AnimprovedsynchronousalgorithmbasedonKendallforanalyzingepilepticbrainnetwork物理学报.2014,63(20):208705http://dx.doi.org/10.7498/aps.63.208705颠倒睡眠状态调制心率变异性信号的功率谱和基本尺度熵分析Analysisonpowerspectrumandbase-scaleentropyforheartratevariabilitys
5、ignalsmodulatedbyre-versedsleepstate物理学报.2014,63(19):198703http://dx.doi.org/10.7498/aps.63.198703物理学报ActaPhys.Sin.Vol.65,No.3(2016)038703基于频率切片小波变换和支持向量机的癫痫脑电信号自动检测张涛陈万忠y李明阳(吉林大学通信工程学院,长春130012)(2015年10月19日收到;2015年11月6日收到修改稿)实现癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断和治疗具有重要意义.本文提出先使用频率切片小波变换分离出5
6、个不同频段的节律信号,再分别计算每个节律信号的近似熵和相邻节律的波动指数,最后使用遗传算法优化的支持向量机进行分类.实验结果表明,所提出的方法能够对正常、癫痫发作间期和癫痫发作期三种脑电信号进行准确分类,分类准确率为98.33%.关键词:癫痫脑电信号,频率切片小波变换,支持向量机PACS:87.85.–d,87.85.Ng,87.15.A–DOI:10.7498/aps.65.038703监测.但人工检测时间长、效率低;并且,由于癫痫1引言发作时个体差异较大,医生根据自己的临床经验进行判断容易造成误诊.所以,利用计算机对癫痫脑据世界卫生组织报告,全
7、世界有超过5000万电信号进行自动检测便成为癫痫诊断的必然趋势.人患有癫痫;接近80%的癫痫患者来自于低收入和一方面,癫痫自动检测技术可以有效减轻医生的工中等收入国家,其中,我国大约有600万左右的癫作量;另一方面,通过引入硬性的评判指标,自动检痫病患者,并且每年以65万—70万的速度在快速测技术也可以有效避免人工检测过程中主观因素增长[1].癫痫是一种由大脑神经元不正常放电所的干扰,使检测结果更加准确[3].引起的脑部慢性疾病,其主要的临床症状表现为抽脑电信号主要的分析方法有:时域、频域、时搐、精神异常、发作性意识改变等[2].癫痫的诊断方频域和
8、非线性动力学共四大类.其中,时频和非线法主要有:计算机断层扫描、核磁共振成像和脑电性动力学分析是目前分析脑电信号的主流方法
