摘要
研究脑电波信号分析处理问题,由于不确定的信息较多,传统方法不能有效地从复杂的脑电波信号中获取应用于医学临床诊断的正确信息。分析异常脑电波信号特征,根据定性仿真理论对脑电波信号进行定性化处理,然后进行数据离散化,并根据Lemple-Ziv复杂度度量方法得到脑电波的定性复杂度。利用上述方法对实验数据进行了分析仿真,结果表明定性复杂度不仅可以用来区分脑癫痫波形和正常波形,而且还能很好地刻画癫痫发病过程中的不同阶段,为脑疾病患者的临床诊断提供了新途径。
This paper put forward a signal processing method for EEG signals in order to extract key information for clinical diagnosis.After analysed the characteristics of abnormal EEG,qualitative information was extracted based on qualitative simulation method.Furthermore,qualitative complexity of EEG signals were obtained through data discretization and by using Lemple-Ziv complexity measure method.Through a number of experiments,we have found that this qualitative complexity can reflect the character of the EEG,specialize the different phase of the disease,and can be used as a feature classifying the patient and normal person.
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2011年第12期172-174,179,共4页
Computer Simulation
基金
国家自然基金(60434010
608740656
0602016
60872009)资助项目
关键词
定性仿真
脑电波信号
定性复杂度
Qualitative simulation
EEG signals
Qualitative complexity
作者简介
周颢（1976-），男（汉族），湖北襄樊人，讲师，主要研究领域：协议理论与工程、定性仿真及其应用研究。
邵晨曦（1954-），男（汉族），山东人，副教授，主要研究领域：人工智能、定性仿真、复杂系统行为、生命系统仿真。
