基于支持向量机的多通道癫痫发作预测-论文.pdf

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1、第40卷第2期计算机工程2014年2月Vl01．40No．2ComputerEngineeringFebruary2014-人工智能及识别技术-文章编号：100o__3428(2014)02—199—04文献标识码：A中图分类号：TP39基于支持向量机的多通道癫痫发作预测李志萍(同济大学电子与信息工程学院控制工程系，上海201804)摘要：癫痫是一种大脑神经系统疾病，具有突发性和反复性，对患者的生命安全构成极大的威胁，有效预测癫痫对该病的预防和治疗具有重要的意义。为此，提取来自德国弗莱堡大学癫痫预测中心21个病人的公开数据集。利用独立成分分析方法对原始数据进行去冗余操作，自

2、回归模型被用来对癫痫脑电进行特征提取。支持向量机模型和滤波器将预测问题转化为二分类问题。蒙特卡洛统计方法使得最终的结果具有统计学上的意义。实验结果表明，该模型能够提前30min-70min预测到癫痫的发生，且误报率将近0，能为临床癫痫预警系统提供较好的理论依据。关键词：癫痫发作预测；自回归模型；特征提取；独立成分分析；支持向量机；蒙特卡洛统计方法Multi-channelSeizurePredictionBased0nSupportVectorMachineLIZhi—ping(Dept．ofControlEngineering，SchoolofElectronicsand

3、Information，TonNiUniversity,Shanghai201804，China)IAbstract]Epilepsyisabraindisease．Asthediseaseissuddenandrepeated，whichposesagreatthreattosafetyofpatients，effectivepredictiontoseizureisofimportantsignificancetopreventionandtreatment．Inthispaper,datasetcomesfromUniversityofFreiburg，Germany

4、PredictionCenter．IndependentComponentAnalysis(ICA)isusedtoremoveredundancy．Autoregressionmodelisusedtoextractmulti—channelfeaturesofchangingtrendalongwithtimeseries．Predictionistransfe~edtoclassificationbySupportVectorMachine(SVM)andfilter．AlltheresultscanbefinallygotbyMonteCarlostatistica

5、lmethods．Resultsshowthatthemodelscanpredictseizuresinadvance30min-70minwithfalsepositiveratenearlyzero，whichmayprovidegoodtheoreticalbasicfordevelopingclinicalepilepsywarningsystem．[Keywords]seizureprediction；Autoregression(AR)model；featureextraction；IndependentComponentAnalysis(ICA)；Suppo

6、nVectorMachine(SVM)；MonteCarlostatisticsmethodDOh10．3969~．issn．1000—3428．2014．02．043信号的空间一时问动力学变化来看，在癫痫发生的前几分钟l概述甚至到几小时前，都存在动力学方面的明显变化。这表明癫痫是一种慢性神经性系统疾病。全世界目前大概有大脑活动并不是一个随机过程，更应该是一个确定性的混2％的人遭受该病的困扰，在这个比例中又有10％~50％的沌过程。而根据前人研究得到的人类脑电图J记录表明，人是药物难治性癫痫J，需要其他更加有效的手段或者是手大脑的本质确实是混沌的。术进行干扰，但这些都不能治

7、愈癫痫而且病人也遭受一定典型的癫痫脑电图可以分为发作问期、发作前期、发的身体和精神上的折磨，更严重的是对大脑造成不可逆的作期及发作后期。发作间期指的是在发作后期之后到下一伤害。个癫痫发作前期。脑电信号呈现的特点很明显，如脑电信号强度非常微之前的这段时间，也可以把间期这段时间看成是正常弱，且背景噪声很强，如精神紧张、面部肌肉动作都会成时期。在发作间期，EEG脑电图信号幅值更小，并且显示为干扰信号；脑电信号是一种随机性很强的非平稳信号，出更加杂乱无规律的特点。发作前期指的是在癫痫发生之必须借助统计处理技术来检测、辨识和