基于微状态方法的癫痫脑电信号识别研究

癫痫发作时脑神经元异常放电,严重危及人的生命,准确识别癫痫脑电信号对癫痫诊断具有重大意义,对此使用微状态分析法对癫痫脑电信号进行识别研究。各选取11名癫痫患者和健康人,计算癫痫发作、癫痫未发作和健康人脑电微状态的传统特征(出现频率、平均持续时间、覆盖率和转移概率)、Hurst指数、动态特征(ACF和AIF),进行差异性分析并使用SVM进行分类。在1 Hz~40 Hz频段,癫痫发作和健康人、癫痫发作和癫痫未发作、癫痫未发作和健康人的传统特征、Hurst指数、动态特征均有显著差异,三种特征融合的准确率分别为99.9%、96.3%、96.3%,均高于其他频带(delta、theta、alpha、beta和gamma)的准确率。癫痫脑电微状态特征能被准确识别,1 Hz~40 Hz频段多参数特征融合能有效提高分类准确率。