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一种新的基于脑电信号相似性分析的癫痫性发作自动检测方法
被引量:
2
1
作者
李斯卉
吕可嘉
+1 位作者
潘敏
张瑞
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期309-317,共9页
癫痫是最常见的神经系统疾病之一。脑电图是大脑电活动的记录,已成为检测癫痫发作的一种有效工具。如何通过数据分析以挖掘癫痫脑电的本质特征,是实现癫痫性发作自动检测的关键。提出了一种新的脑电信号相似性的分析方法,进而在这一方...
癫痫是最常见的神经系统疾病之一。脑电图是大脑电活动的记录,已成为检测癫痫发作的一种有效工具。如何通过数据分析以挖掘癫痫脑电的本质特征,是实现癫痫性发作自动检测的关键。提出了一种新的脑电信号相似性的分析方法,进而在这一方法的基础上定义了待测脑电与模版脑电之间的最大余弦相似度为癫痫脑电特征,并将其应用于癫痫性发作的自动检测。采用BONN和CHB-MIT两个公开数据库来验证该文所提方法的性能。和已有方法相比,该文所提自动检测方法将检测准确率从97. 53%提高至99. 85%。该文所提出的脑电信号相似性分析方法可以成功应用于癫痫性发作的自动检测。
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关键词
癫痫
癫痫性发作
脑电图
最大余弦相似度
支持向量机
极限学习机
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职称材料
题名
一种新的基于脑电信号相似性分析的癫痫性发作自动检测方法
被引量:
2
1
作者
李斯卉
吕可嘉
潘敏
张瑞
机构
西北大学医学大数据研究中心
西安交通大学医学部
出处
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期309-317,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(61473223)
陕西省创新人才推进计划项目(2018TD-016)
文摘
癫痫是最常见的神经系统疾病之一。脑电图是大脑电活动的记录,已成为检测癫痫发作的一种有效工具。如何通过数据分析以挖掘癫痫脑电的本质特征,是实现癫痫性发作自动检测的关键。提出了一种新的脑电信号相似性的分析方法,进而在这一方法的基础上定义了待测脑电与模版脑电之间的最大余弦相似度为癫痫脑电特征,并将其应用于癫痫性发作的自动检测。采用BONN和CHB-MIT两个公开数据库来验证该文所提方法的性能。和已有方法相比,该文所提自动检测方法将检测准确率从97. 53%提高至99. 85%。该文所提出的脑电信号相似性分析方法可以成功应用于癫痫性发作的自动检测。
关键词
癫痫
癫痫性发作
脑电图
最大余弦相似度
支持向量机
极限学习机
Keywords
epilepsy
seizure detection
electroencephalogram(EEG)
maximum-cosine-similarity
support vector machine(SVM)
extreme learning machine(ELM)
分类号
R742.1 [医药卫生—神经病学与精神病学]
R741.044 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的基于脑电信号相似性分析的癫痫性发作自动检测方法
李斯卉
吕可嘉
潘敏
张瑞
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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