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基于平滑非线性能量算子划分的尖峰相关特征癫痫发作自动检测算法
1
作者
何雪兰
吴江
蒋路茸
《智能计算机与应用》
2024年第3期128-132,共5页
针对癫痫发作自动检测算法多集中于时域、频域等传统特征,无法全面表征癫痫脑电信号的信息等问题,本文结合癫痫脑电图中异常波振幅和频率提高的现象,提出一种基于平滑非线性能量算子划分的尖峰相关特征癫痫发作自动检测算法。该算法使...
针对癫痫发作自动检测算法多集中于时域、频域等传统特征,无法全面表征癫痫脑电信号的信息等问题,本文结合癫痫脑电图中异常波振幅和频率提高的现象,提出一种基于平滑非线性能量算子划分的尖峰相关特征癫痫发作自动检测算法。该算法使用传统的时域、频域特征,结合尖峰相关性特征对脑电信号进行刻画,使用有监督的机器学习分类器,测试癫痫发作自动检测的有效性和可靠性。本文将提出的方法在开源数据集CHBMIT上进行了评估,获得了96.52%的准确率、95.65%的敏感性和97.09%的特异性。实验结果表明,基于平滑非线性能量算子划分的尖峰相关特征,能够作为癫痫脑电信息的补充,提高癫痫发作检测的性能。
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关键词
癫痫发作检测
机器学习
尖峰相关性
平滑非线性能量算子
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职称材料
题名
基于平滑非线性能量算子划分的尖峰相关特征癫痫发作自动检测算法
1
作者
何雪兰
吴江
蒋路茸
机构
浙江理工大学信息科学与工程学院
出处
《智能计算机与应用》
2024年第3期128-132,共5页
基金
浙江省基础公益项目(LGF19F010008)
北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室(BUPT)(KFKT-2018101)
+1 种基金
浙江省重点研发计(2022C03136)
国家自然科学基金(61602417)。
文摘
针对癫痫发作自动检测算法多集中于时域、频域等传统特征,无法全面表征癫痫脑电信号的信息等问题,本文结合癫痫脑电图中异常波振幅和频率提高的现象,提出一种基于平滑非线性能量算子划分的尖峰相关特征癫痫发作自动检测算法。该算法使用传统的时域、频域特征,结合尖峰相关性特征对脑电信号进行刻画,使用有监督的机器学习分类器,测试癫痫发作自动检测的有效性和可靠性。本文将提出的方法在开源数据集CHBMIT上进行了评估,获得了96.52%的准确率、95.65%的敏感性和97.09%的特异性。实验结果表明,基于平滑非线性能量算子划分的尖峰相关特征,能够作为癫痫脑电信息的补充,提高癫痫发作检测的性能。
关键词
癫痫发作检测
机器学习
尖峰相关性
平滑非线性能量算子
Keywords
seizure detection
machine learning
spike correlation
smoothed nonlinear energy operator
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于平滑非线性能量算子划分的尖峰相关特征癫痫发作自动检测算法
何雪兰
吴江
蒋路茸
《智能计算机与应用》
2024
0
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