基于多分辨分析的脑电癫痫波自动检测

分析了小波多分辨分析特征提取的特点,提出了八通道脑电信号癫痫波自动检测的方法。每个通道的信号利用小波变换进行五层分解,以提取小波变换各子带的小波系数和信号偏差组成特征值计算自适应阈值,并将其应用到关键子带,提取出信号中的癫痫波。研究的重点是对脑电信号进行分解选择合适的小波;确定适当的分解层次以及自适应阈值的计算。实验结果表明,方法能够为癫痫脑电的特征提取提供快速而有效的手段。

基于多分辨分析和近似熵的脑电癫痫波自动检测

脑电癫痫特征的自动提取在临床应用上具有重要意义。分析了小波多分辨分析和近似熵特征提取的特点,提出了8通道脑电信号癫痫波的检测方法。首先每个通道的信号利用小波变换进行5层分解,然后对分解的细节信号作近似熵计算,发现含有癫痫活动的脑电信号与正常脑电有显著的区别,最后利用Neyman-Pearson准则进行检验比较。实验结果表明,在一定误检率下,检测率最高的是在第一层,而且这种方法保证了检测系统具有较小的误检率和较高的检测率。

24小时脑电监测对癫癇的诊断价值

目的探讨24小时动态脑电图(AEEG)对癫癇诊断的应用价值.方法对癫癇组207例,可疑癫癇组111例行AEEG检查.结果癫癇组AEEG阳性率75.8%(157/207),可疑癫癇组AEEG阳性率18%(20/111),前组的阳性率明显高于后组.结论AEEG对癫癇的诊断有重要意义.