用于癫痫EEG分析的排列模糊熵新算法.pdf

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1、第４８卷第１期太原理工大学学报Ｖｏｌ．４８Ｎｏ．１２０１７年１月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＡＩＹＵＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＪａｎ．２０１７文章编号：１００７－９４３２（２０１７）０１－００９１－０６用于癫痫ＥＥＧ分析的排列模糊熵新算法王慧云１，窦大庆２，曹锐１，王彬１，刘桂青１，相洁１，３（１．太原理工大学计算机科学与技术学院，太原０３００２４；２．山西汾西重工有限责任公司，太原０３００２７；３．北京工业大学国际ＷＩＣ研究院，北京１０００

2、００）摘要：为了提高模糊熵在癫痫ＥＥＧ信号分析中的抗噪能力，提出一种排列模糊熵新算法，即运用排列符号化时间序列的思想增强模糊熵的抗噪能力。通过在公共癫痫ＥＥＧ数据上的抗噪实验和分类检测实验，分析了排列模糊熵的抗噪能力和癫痫检测性能。实验结果表明，排列模糊熵具有较好抗噪能力和较高的癫痫检测性能，比模糊熵更适用于癫痫信号的分析。关键词：符号化；时间序列；排列模糊熵；癫痫中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．１６３５５／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ１００７－９４３２ｔｙｕｔ．２０１７．０１．０１５ＡＰｅｒｍｕｔａｔｉｏｎＦｕｚｚｙＥｎｔｒｏｐｙｆｏｒＥｐ

3、ｉｌｅｐｓｙＥＥＧＡｎａｌｙｓｉｓ１，ＤＯＵＤａｑｉｎｇ２，ＣＡＯＲｕｉ１，ＷＡＮＧＢｉｎ１，ＬＩＵＧｕｉｑｉｎｇ１，ＸＩＡＮＧＪｉｅ１，３ＷＡＮＧＨｕｉｙｕｎ（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００２４，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｈａｎｘｉＦｅｎｘｉＨｅａｖｙＩｎｄｕｓｔｒｙＣｏ．，Ｌｔｄ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００２７，Ｃｈｉｎａ；３．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＷＩＣＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏ

4、ｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎｆｕｚｚｙｅｎｔｒｏｐｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＰＦＥＮ），ｗｈｉｃｈｕｓｅｄｔｈｅｉｄｅａｏｆｔｈｅｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎａｌｓｙｍｂｏｌｉｚａｔｉｏｎｉｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅａｎｔｉｎｏｉｓｅａｂｉｌｉｔｙｏｆＦｕｚｚｙＥｎ．ＴｈｒｏｕｇｈｔｈｅａｎｔｉｎｏｉｓｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｎｄｅｐｉｌｅｐｓｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｏｎｐｕｂｌｉｃｅｐｉｌｅｐｔｉｃＥＥＧｄａｔａ，ｗｅａｎａｌｙｓ

5、ｅｄｔｈｅａｎｔｉｎｏｉｓｅａｂｉｌｉｔｙａｎｄｅｐｉｌｅｐｓｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＰＦＥＮ．Ｅｘｐｅｒｉ－ｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＰＦＥＮｈａｓｂｅｔｔｅｒａｂｉｌｉｔｙｔｏｒｅｓｉｓｔｎｏｉｓｅａｎｄｂｅｔｔｅｒｅｐｉｌｅｐｓｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｉｔ’ｓｍｏｒｅｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒＥｐｉｌｅｐｓｙＥＥＧｓｉｇｎａｌａｎａｌｙｓｉｓｔｈａｎＦｕｚｚｙＥｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｙｍｂｏｌｉｃ；ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ；ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎｆｕｚｚｙｅｎｔｒｏｐｙ；ｅｐｉｌｅｐｓｙ［５

6、］癫痫是由大脑神经元中出现异常过度超同步化信号，线性方法不能有效检测ＥＥＧ时间序列中的［１］［６］［７］放电所导致的，大约有百分之一的人患有癫痫疾复杂动态变化，而非线性参数（如：赫斯特指数、［２］病，给患者和社会带来危害。脑电图（ｅｌｅｃｔｒｏｅｎ－ＬＺＣ复杂度、最大李雅普诺夫指数和熵等）能较好ｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ，ＥＥＧ）是一种癫痫检测的临床常用手地量化时间序列复杂度，这些方法能帮助深入理解［３］［８］段，但是其信息量很大，人工检测复杂而又耗时，ＥＥＧ的动态变化和大脑中潜在的混沌状态。其而且存在一定的主观性，因此癫痫脑电的自动分析中熵是一种衡量非线性

7、时间序列新模式出现概率的［４］检测极具研究意义。指标，可以有助于发现是否出现了异常过度超同步已有研究表明ＥＥＧ信号属于非稳态的非线性化放电，因此是一种广为采用的癫痫ＥＥＧ分析指＊收稿日期：２０１６－０５－２５基金项目：国家自然科学基金资助项目：抑郁症ｆＭＲ数据分析方法及辅助诊断治疗模型研究（６１３７３１０１）；山西省工业攻关项目（２０１４０３２１００２－０１）；虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放课题（ＢＵＡＡ－ＶＲ－１５ＫＦ－１６）作者简介：王慧云（１９９１－），女，山西平遥人，硕士生，主要从事智能信息处理研究，（Ｅ－ｍａｉｌ）ｗａｎｇｈｕｉｙｕｎ０２

8、６３＠ｌｉｎｋ．ｔｙｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ通讯作者：相洁，教授，主要从事数据挖掘、脑